Procédé d’analyse prédictive en temps réel par un dispositif débarqué (10) de la survenue d’un accident sur une zone de circulation routière accidentogène (1), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes successives suivantes : - émission, par ledit dispositif (10) et via un protocole de communication sans fil, de requêtes de transmission des données de conduite à l’ensemble des véhicules présents (5, 6, 7, 8) dans ladite zone accidentogène (1) (100) ; - réception, par ledit dispositif (10) et via ledit protocole de communication sans fil, desdites données de conduite en provenance desdits véhicules présents (5, 6, 7, 8) dans ladite zone accidentogène (1) (200) ; - détermination, par ledit dispositif (10) et à partir des données de conduite reçues, du contexte de conduite courant dans ladite zone accidentogène (1) (300) ; - estimation, par ledit dispositif (10) et via un algorithme utilisant un réseau neuronal préalablement entrainé à partir d’une base d’apprentissage, du caractère à risque élevé d’accident ou non dudit contexte de conduite courant dans ladite zone accidentogène (1) (400) ; et - transmission, par ledit dispositif (10) et à chaque véhicule (5, 6, 7, 8) présent dans ladite zone accidentogène, d’un ordre d’émission d’une alerte à l’intention du conducteur de ce véhicule lorsque ledit contexte de conduite courant a été identifié comme à risque élevé d’accident (500). Procédé d’analyse prédictive selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit algorithme utilise un réseau neuronal de régression généralisée. Procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que ladite base d’apprentissage est constituée par une pluralité de couples de données comprenant chacun : - en entrée, les données représentatives d’un contexte de conduite passé dans ladite zone accidentogène (1) ; et - en sortie, l’indication sur la survenue ou non d’un accident de la circulation dans un certain délai prédéterminé suivant ce contexte de conduite passé. Procédé d’analyse prédictive selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit réseau neuronal est configuré pour subir périodiquement un nouvel apprentissage à partir d’une base d’apprentissage mise en jour en y intégrant de nouveaux couples de données issus des données récoltées par ledit dispositif (10) au cours du temps. Procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ledit algorithme est également apte à déterminer, lorsqu’il estime que le contexte de conduite courant est à risque élevé d’accident, l’action la plus adéquate à appliquer par le conducteur de chaque véhicule (5, 6, 7, 8) présent dans la zone accidentogène (1) afin d’éviter la survenue d’un accident. Procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite alerte comprend, pour chacun des véhicules (5, 6, 7, 8) présents dans ladite zone accidentogène (1), l’affichage d’un message textuel approprié sur au moins un écran de ce véhicule. Procédé d’analyse prédictive selon les revendications 5 et 6, caractérisé en ce que ledit message textuel approprié indique ladite action la plus adéquate à appliquer par le conducteur. Procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que ladite alerte comprend, pour chacun des véhicules présents dans ladite zone accidentogène, l’émission d’un signal sonore via la sirène de ce véhicule. Procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ledit protocole de communication sans fil est de type véhicule à tout (V2X). Dispositif d’alerte (10) comportant une unité de pilotage (30) dotée d’un calculateur (31) associé à un module mémoire (32) et apte à mettre en œuvre le procédé d’analyse prédictive selon l’une des revendications 1 à 9.