Procédé (4), mis en œuvre dans un système de gestion d’une batterie électrique d’un véhicule ou dans une unité de commande électronique du véhicule, d’estimation de la puissance électrique maximale délivrée par la batterie électrique, la batterie électrique comprenant plusieurs modules de stockage d’énergie électrique reliés en série, chaque module de stockage d’énergie électrique comportant plusieurs cellules de stockage d’énergie électrique, ledit système de gestion ou ladite unité de commande électronique étant relié(e) à la batterie électrique et stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, le réseau de neurones ayant au préalable été entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des données de mesure de la température des cellules de stockage d’énergie électrique à l’intérieur d’au moins un des modules de stockage d’énergie électrique et des données de mesure de l’état de charge de la batterie électrique, caractérisé en ce que le procédé (4) comporte les étapes suivantes : une mesure (6), pour au moins un des modules de stockage d’énergie électrique, de la température courante des cellules de stockage d’énergie électrique à l’intérieur dudit module, ladite température mesurée étant prise comme température initiale de la batterie électrique et étant fournie en entrée du réseau de neurones ; une mesure (8) de l’état de charge courant de la batterie électrique, ledit état de charge courant mesuré de la batterie électrique étant fourni en entrée du réseau de neurones ; et une détermination (28), par le réseau de neurones, à partir de ladite température initiale mesurée et dudit état de charge courant mesuré de la batterie électrique, d’une valeur estimée de la puissance électrique maximale délivrée par la batterie électrique. Procédé (4) selon la revendication 1, caractérisé en ce que les données d’entraînement comportent en outre des données de mesure de l’état de santé de la batterie électrique, et/ou des données de mesure d’une durée de chargement ou de déchargement des cellules de stockage de la batterie électrique, en ce que le procédé comporte en outre une étape (10) de mesure de l’état de santé courant de la batterie électrique, et/ou une étape (12) de mesure d’une durée de chargement ou de déchargement des cellules de stockage de la batterie électrique, et en ce que ledit état de santé courant mesuré et/ou ladite durée de chargement ou de déchargement mesurée des cellules de stockage de la batterie électrique sont fournis en entrée du réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant. Procédé (4) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est un perceptron multicouche. Procédé (4) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant est composé d’une succession de plusieurs couches, le nombre de couches du réseau de neurones étant compris entre trois et cinq couches. Procédé (4) selon la revendication 4, caractérisé en ce que chaque couche du réseau de neurones comporte entre huit et douze neurones. Procédé (4) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que la batterie électrique est munie d’au moins un capteur de revêtement, ledit capteur de revêtement étant agencé au sein dudit module de stockage d’énergie électrique, sur la surface des cellules de stockage d’énergie électrique que comporte ledit module, ledit capteur de revêtement étant fabriqué via un processus de dépôt physique en phase vapeur et étant configuré pour mesurer la température des cellules de stockage d’énergie électrique que comporte ledit module. Procédé (4) selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit capteur de revêtement présente une épaisseur sensiblement égale à 5 µm. Procédé (4) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que, lors de l’étape (28) de détermination, par le réseau de neurones, d’une valeur estimée de la puissance électrique maximale délivrée par la batterie électrique, le réseau de neurones effectue, pour les points pour lesquels une valeur mesurée de la puissance électrique maximale délivrée n’existe pas, une interpolation non linéaire à partir de plusieurs triplets de valeurs mesurées de : la température des cellules de stockage d’énergie électrique, l’état de charge et la puissance électrique maximale de la batterie électrique. Procédé (4) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que en ce que la batterie électrique comporte en outre au moins un composant additionnel, en ce que les données d’entraînement comportent en outre des données de mesure de la température dudit au moins un composant additionnel, et/ou des données de mesure de la température d’un des modules de stockage d’énergie électrique et de l’intensité du courant électrique fourni par un des modules de stockage d’énergie électrique, et/ou des données de mesure de la température ambiante, et/ou des données de mesure de la vitesse du véhicule, et en ce que le procédé comporte en outre une phase (14) d’estimation de la température dudit au moins un composant additionnel, ladite phase d’estimation comprenant les étapes suivantes : une mesure (16) de la température d’un des modules de stockage d’énergie électrique de la batterie électrique ; une mesure (18) de l’intensité du courant électrique fourni par un des modules de stockage d’énergie électrique de la batterie électrique ; une mesure (20) de la température ambiante ; une mesure (22) de la vitesse du véhicule, ladite température d’un module mesurée, ladite intensité du courant électrique mesurée, ladite température ambiante mesurée et ladite vitesse du véhicule mesurée étant fournies en entrée du réseau de neurones ; une détermination (24), par le réseau de neurones, à partir de ladite température d’un module mesurée, de ladite intensité du courant électrique mesurée, de ladite température ambiante mesurée et de ladite vitesse du véhicule mesurée, d’un gradient de température dudit au moins un composant additionnel ; et un calcul (26), par intégration temporelle du gradient de température déterminé, d’une valeur de température estimée dudit au moins un composant additionnel. Procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’une batterie électrique d’un véhicule ou dans une unité de commande électronique du véhicule, de limitation de la puissance électrique délivrée par la batterie électrique, la batterie électrique comprenant plusieurs modules de stockage d’énergie électrique reliés en série, chaque module de stockage d’énergie électrique comportant plusieurs cellules de stockage d’énergie électrique, ledit système de gestion ou ladite unité de commande électronique étant relié(e) à la batterie électrique et stockant un réseau de neurones à apprentissage supervisé avec propagation avant, le réseau de neurones ayant au préalable été entraîné pour son apprentissage à l’aide de données d’entraînement comportant des données de mesure de la température des cellules de stockage d’énergie électrique à l’intérieur d’au moins un des modules de stockage d’énergie électrique et des données de mesure de l’état de charge de la batterie électrique, le procédé comportant une étape (30) de commande de la puissance électrique délivrée par la batterie électrique selon une loi de commande, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre un sous-procédé (4) d’estimation de la puissance électrique maximale délivrée par la batterie électrique selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, et en ce que la loi de commande de la puissance électrique délivrée par la batterie électrique est fonction de la puissance électrique maximale estimée de la batterie électrique, et est telle que la puissance électrique délivrée par la batterie électrique est toujours inférieure à la puissance électrique maximale estimée de la batterie électrique.