Procédé de détection sur une route (10) empruntée par un véhicule automobile (100) d’une zone singulière (15) au sein de laquelle le nombre de voies de circulation (17, 18, 19) croit ou décroit, comportant des étapes de : - relèvement de données de position (pos_L, pos_R, pos_Nxt_L, pos_Nxt_R) caractérisant la position du véhicule automobile (100) par rapport aux lignes de séparation de voies (11, 12, 13) marquées sur la route (10), et - calcul, par un réseau de neurones récurrent, d’au moins un paramètre (Ps, Pm, Po) de détection de zone singulière (15), les données de position (pos_L, pos_R, pos_Nxt_L, pos_Nxt_R) relevées étant fournies en entrée dudit réseau de neurones récurrent. Procédé de détection selon la revendication précédente, dans lequel au moins deux paramètres (Ps, Pm, Po) sont calculés, dont un paramètre de détection d’un accroissement du nombre de voies de circulation (17, 18, 19), et un paramètre de détection d’une réduction du nombre de voies de circulation (17, 18, 19). Procédé de détection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit paramètre (Ps, Pm, Po) est un taux de probabilité qu’une zone de la route (10) est une zone singulière (15). Procédé de détection selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones récurrent comporte une couche d’entrée, une couche de sortie, et au moins une première couche cachée comportant un mécanisme de récurrence. Procédé de détection selon la revendication précédente, dans lequel le mécanisme de récurrence est de type LSTM. Procédé de détection selon l’une des deux revendications précédentes, dans lequel ladite première couche cachée comporte plusieurs dizaines de neurones. Procédé de détection selon l’une des trois revendications précédentes, dans lequel la couche de sortie est une couche d’activation et il est prévu au moins une autre couche cachée de densification, qui est située après ladite première couche cachée et dont le nombre de neurones est égal au nombre de neurones de la couche de sortie. Procédé d’aide au maintien d’un véhicule automobile (100) sur une voie de circulation (17, 18, 19) d’une route (10), comportant : - une opération de détection d’une zone singulière (15) de la route (10) au sein de laquelle le nombre de voies de circulation (17, 18, 19) croit ou décroit, selon un procédé de détection conforme à l’une des revendications précédentes, et - une étape de détermination d’une consigne d’angle de braquage des roues directrices du véhicule automobile, en fonction du paramètre (Ps, Pm, Po) de détection de zone singulière (15) calculé. Procédé d’aide selon la revendication précédente, dans lequel, lorsque ledit paramètre indique que le nombre de voies de circulation augmente : - il est prévu une étape de sélection, parmi deux lignes de séparation de voies (11, 12, 13) droite et gauche situées de part et d’autre du véhicule automobile (100), d’une première ligne qui s’écarte le moins du véhicule automobile (100) et/ou d’une trajectoire du véhicule automobile (100), et dans lequel, - au cours de ladite étape de détermination, la consigne d’angle de braquage est déterminée en fonction de la position de ladite première ligne, et indépendamment de la position de l’autre des deux ligne de séparation de voies (11, 12, 13) droite et gauche. Procédé d’aide selon la revendication précédente, dans lequel, au cours de ladite étape de détermination, la consigne d’angle de braquage est déterminée en considérant que la largeur de la voie de circulation mesurée avant la zone singulière (15) ne varie pas au sein de la zone singulière (15). Procédé d’aide selon l’une des trois revendications précédentes, dans lequel, lorsque ledit paramètre indique que le nombre de voies de circulation baisse, la consigne d’angle de braquage est déterminée en fonction des positions des lignes de séparation de voies (11, 12, 13) droite et gauche situées après la zone singulière (15). Méthode de paramétrage d’un calculateur d’aide au maintien d’un véhicule automobile (100) sur une voie de circulation (17, 18, 19) d’une route (10), comprenant : - un roulage d’entraînement dans un environnement réel ou virtuel au cours duquel un véhicule de test roule sur des portions de route comprenant des zones singulières, et pendant lequel sont mémorisées, d’une part, des données de position (pos_L, pos_R, Dif_Nxt_L, Dif_Nxt_R) relatives à la position du véhicule de test par rapport aux lignes de séparation de voies (11, 12, 13) marquées sur la portion de route (10) empruntée, et, d’autre part, des informations indiquant si ladite portion de route est une zone singulière au sein de laquelle le nombre de voies de circulation (17, 18, 19) croit ou décroit, - une étape d’élaboration d’une base de données (200) comportant, pour différents instants successifs (t i ), lesdites données de position (pos_L, pos_R, Dif_Nxt_L, Dif_Nxt_R) et lesdites informations mémorisées, - une étape d’apprentissage d’un réseau de neurones récurrent permettant déterminer au moins un paramètre (Ps, Pm, Po) de détection d’une zone singulière (15) de route (10) au sein de laquelle le nombre de voies de circulation (17, 18, 19) croit ou décroit, ledit réseau de neurones récurrent recevant ladite base de données (200) en tant que donnée d’apprentissage, et - une sauvegarde du réseau de neurones récurrent dans le calculateur du véhicule automobile (100).