Dispositif (100) d'évaluation d'un système d'aide à la conduite (200) pour véhicule automobile, le système d'aide à la conduite (200) mettant en œuvre un réseau neuronal artificiel (201) pour générer une action de conduite (Y, Y1) sur un organe (300) de commande du véhicule en fonction d'un ensemble d'informations de conduite instantanées (X), le système d'aide à la conduite (200) agissant notamment par la définition, par le réseau neuronal artificiel (201), d'un vecteur caractéristique (Z) représentatif de l'ensemble d'informations de conduite instantanées (X), le dispositif d'évaluation (100) étant configuré pour identifier au moins un vecteur caractéristique critique (Z1) pour lequel il est impossible de définir une action de conduite (Y, Y1) ou pour lequel l'action de conduite (Y, Y1) est erronée. Dispositif d'évaluation (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend : un module approximateur (102) configuré pour définir une fonction de transfert (Tf) reliant le vecteur caractéristique (Z) défini par le réseau neuronal artificiel (201) du système d'aide à la conduite (200) et l'action de conduite (Y) générée par la système d'aide à la conduite (200) en fonction de ce vecteur caractéristique (Z), la fonction de transfert (Tf) s'exprimant sous la forme d'un rapport d'une fonction polynomiale numérateur (f1) et d'une fonction polynomiale dénominateur (f2), un module de résolution (103) configuré pour rechercher au moins un vecteur caractéristique critique (Z1), solution de divergence de la fonction de transfert (Tf) définie par le module approximateur (102). Dispositif d'évaluation (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend un module de calcul (104) mettant en œuvre un réseau neuronal artificiel inversé, le module de calcul (104) étant configuré pour déterminer des informations de conduite critiques (X1) sur la base de l'au moins un vecteur caractéristique critique (Z1) défini par le module de résolution (103). Dispositif d'évaluation (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend un organe comparateur (105) configuré pour comparer les informations de conduite critiques (X1) déterminées par le réseau neuronal artificiel inversé du module de calcul (104) avec les informations de conduite instantanées (X) transmises à l’origine au réseau neuronal artificiel (201) du système d'aide à la conduite (200). Dispositif d'évaluation (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend un organe d'analyse configuré pour comparer l'action de conduite (Y1) générée par le système d'aide à la conduite (200) pour l'au moins un vecteur caractéristique critique (Z1) défini par le module de résolution (103) avec une action de conduite théorique à effectuer définie par un conducteur du véhicule pour des informations de conduite identiques (X1). Banc d’essai d’un système d’aide à la conduite (200) comportant un réseau neuronal artificiel (201) et un dispositif d'évaluation (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes. Véhicule équipé d’un système d’aide à la conduite (200) comprenant un réseau neuronal artificiel (201) et un dispositif d'évaluation (100) selon l'une quelconque des revendications 1 à 5. Procédé d'évaluation d'un système d'aide à la conduite (200) d'un véhicule automobile, le système d'aide à la conduite (200) mettant en œuvre un réseau neuronal (201), le procédé d'évaluation comprenant : une première phase (10) de récupération, par le module de résolution (103) d'un dispositif d'évaluation (100) selon la revendication 2, d’au moins un vecteur caractéristique (Z) formant partie d'un couple (Z, Y) de données établi par le système d'aide à la conduite (200) et constitués respectivement d’un vecteur caractéristique (Z) défini à partir d'informations de conduite instantanées (X) et d'une action de conduite (Y) générée par le système d'aide à la conduite (200) sur la base du vecteur caractéristique (Z), une deuxième phase (20), ou une troisième phase (30), de détermination d'au moins un vecteur caractéristique critique (Z1) pour lequel la fonction de transfert (Tf) définie par le module approximateur (102) du dispositif d'évaluation (100) diverge, une étape de transmission, au système d'aide à la conduite (200), d'une information de divergence (110) sur la base de laquelle le système d'aide à la conduite peut générer une action corrective (210). Procédé d'évaluation selon la revendication précédente, comprenant : une étape (40) de détermination d'au moins un ensemble d'informations de conduite critiques (X1') correspondant à un vecteur caractéristique critique (Z1) pour lequel la fonction de transfert (Tf) définie par le module approximateur (103) diverge, une étape (50) de comparaison des informations de conduite critiques (X1') avec les informations de conduite instantanées (X1) ayant conduit à la détermination du vecteur caractéristique (Z) par le réseau neuronal (201) du système d'aide à la conduite (200). Procédé selon la revendication précédente, comprenant : une étape de comparaison de l'action de conduite (Y1), commandée par le réseau neuronal (201) du système d'aide à la conduite (200) pour les informations de conduite instantanées (X) ayant conduit au vecteur caractéristique critique (Z) pour lequel la fonction de transfert (Tf) définie par le module approximateur (103) diverge, avec une action de conduite théorique, préalablement définie par un conducteur du véhicule, pour les mêmes informations de conduite, une étape de transmission, au système d'aide à la conduite (200), de l'action de conduite théorique.