Avantageusement, la batterie électrique comporte en outre au moins un composant additionnel, les données d’entraînement comportent en outre des données de mesure de la température dudit au moins un composant additionnel, 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, des données de mesure de la température ambiante, et/ou des données de mesure de la vitesse du véhicule, et le procédé comporte en outre une phase d’estimation de la température dudit au moins un composant additionnel, ladite phase d’estimation comprenant les étapes suivantes : une mesure de la température d’un des modules de stockage d’énergie électrique de la batterie électrique ; une mesure de l’intensité du courant électrique fourni par un des modules de stockage d’énergie électrique de la batterie électrique ; une mesure de la température ambiante ; une mesure 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, 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, par intégration temporelle du gradient de température déterminé, d’une valeur de température estimée dudit au moins un composant additionnel. Ceci permet d’améliorer la précision de la puissance électrique maximale délivrée par la batterie électrique, en tenant compte de la température des composants additionnels de la batterie. Ceci permet également d’obtenir une estimation précise de la température du ou de chaque composant additionnel de la batterie électrique, ainsi que de son évolution, et ce de manière beaucoup plus fiable qu’une simulation par modélisation physique car exploitant directement les résultats d’essais sur la batterie par exemple (de tels essais fournissant alors les données de température pour l’entraînement du réseau de neurones). L’estimation de la température effectuée est en effet plus fiable qu’une modélisation physique monodimensionnelle, parce que la modélisation physique monodimensionnelle comporte toujours des simplifications, telles que par exemple la géométrie, l’efficacité du fonctionnement, etc., tandis que le réseau de neurones du procédé selon l’invention profite directement des résultats des essais. Cette solution est en outre beaucoup moins coûteuse en termes de temps de calcul par rapport à une simulation tridimensionnelle, qui peut par exemple être effectuée sur une grappe d’ordinateurs distants et qui n’est pas possible sur l’ordinateur de bord du véhicule. L’intensité du courant électrique fourni par le module de stockage d’énergie électrique détermine la génération de chaleur des composants (du fait de la résistance électrique de ces composants). La température du module de stockage d’énergie électrique influe sur la température de l’air environnant les composants de la batterie électrique. La vitesse du véhicule et la température ambiante influencent légèrement la température des composants par la dissipation de chaleur dans l’environnement à travers le couvercle de la batterie électrique.