Procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (10) pour la détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones (10) du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, le procédé comprenant les étapes suivantes : - E1. récupération de données de calibration correspondant à différentes situations de roulement du véhicule (1), lesdites données de calibration incluant une vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de chacune des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), et une vitesse (V 1 ) du véhicule (1), - E3. entraînement du réseau de neurones LSTM (10), avec, en entrée dudit réseau de neurones LSTM (10), les données de calibration récupérées pour au moins une première partie des situations de roulement du véhicule (1), la vitesse du véhicule (1) étant exclue desdites données, et en sortie dudit réseau de neurones LSTM (10) une valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1). Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel les données de calibration comprennent en outre au moins un paramètre du véhicule (1), l’au moins un paramètre du véhicule étant préférentiellement sélectionné dans le groupe comprenant un signal fourni par un capteur de lacet, un signal de Géo-positionnement par satellite, un system d’antiblocage de roue. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel il est prévu, entre l’étape E1. de récupération de données de calibration et l’étape E3. d’entraînement l’étape suivante : - E2. séparation des différentes situations de roulement du véhicules (1) en au moins un premier, un deuxième et un troisième groupe de situations de roulement distinctes, la première partie à partir de laquelle est réalisée l’étape d’entraînement correspondant au premier groupe de situation de roulement, dans lequel il est prévu après l’étape E3. d’entraînement les étapes suivantes : - E4. validation de l’entraînement du réseau de neurones (10) LSTM à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, l’étape d’entraînement étant de nouveau mise en œuvre dans le cas où l’étape de validation ne permet pas de valider l’entraînement à partir des données de calibration du deuxième groupe de situations, - E6. teste du réseau de neurones LSTM à partir des données de calibration du troisième groupe. Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), le procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones (10) du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ayant été préalablement entraîné dans le cadre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 : - E11. récupération de la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de chacune des roues (2A, 2B, 2C, 2D), dudit véhicules (1), - E12. détermination de la valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1) à partir du réseau de neurones LSTM (10) en lui fournissant en entrée la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1), préférentiellement de l’ensemble des roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule(1). Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) selon la revendication 4, dans lequel le réseau de neurones LSTM (10) a été préalablement entrainé dans le cadre d’un procédé selon la revendication 2 prise seule ou en combinaison avec la revendication 3 ou 4, dans lequel lors de l’étape E11. de récupération de la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues il est en outre récupéré l’au moins un paramètre du véhicule (1). Procédé de détermination de la vitesse (V 1 ) d’un véhicule (1) selon la revendication 4 ou 5, dans lequel après l’étape E12. de détermination de la vitesse du véhicule (1), il est en outre corrigé le modèle déterminé pendant l’entraînement préalable pour tenir en compte les données récupérées pendant la mise en œuvre du procédé de détermination. Unité de traitement (5) d’un véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D), l’unité de traitement (5) comprenant un réseau de neurones (10), dans lequel le réseau de neurones (10) est un réseau de neurones du type réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme, dit réseau de neurones LSTM, ledit réseau de neurones LSTM (10) ayant été entrainé selon un procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, l’unité de traitement (5) étant configurée pour récupérer la vitesse linéaire (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) d’au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) du véhicule (1) et pour déterminer, à partir desdites vitesses linéaires (V 4A , V 4B , V 4C , V 4D ) une valeur relative à la vitesse (V 1 ) du véhicule (1). Unité de traitement (5) selon la revendication 7, dans laquelle le véhicule comprend au moins quatre roues (2A, 2B, 2C, 2D) dont au moins deux roues arrières (2C, 2D), l’unité de traitement (5) étant une unité de commande de freins arrières adaptée pour commander des freins arrières (3C, 3D) du véhicule (1) qui équipent lesdites au moins deux roues arrières (2C, 2D), lesdits freins arrières (3C, 3D) étant préférentiellement des freins électriques de stationnement du véhicule (1). Véhicule (1) comprenant au moins deux roues (2A, 2B, 2C, 2D) et une unité de traitement (5) selon la revendication 7 ou 8.