Procédé de prédiction d’une température d’au moins un premier point d’intérêt (104.1 -104.3) d’un équipement (101), le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (204) d’un ensemble de données d’entrée courantes comprenant au moins une donnée d’entrée courante de l’équipement, la donnée d’entrée courante étant représentative d’un paramètre de pilotage de l’équipement ; - application (205) d’un modèle prédictif à l’ensemble de données d’entrée courantes de l’équipement et à au moins une température courante de l’équipement, ledit modèle prédictif étant issu d’un apprentissage machine appliqué à un ensemble de données d’entraînement ; - suite à l’application du modèle prédictif, prédiction (206) d’une température future du premier point d’intérêt de l’équipement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la température courante de l’équipement (101) à laquelle est appliqué le modèle prédictif, est une température courante du premier point d’intérêt (104.1-104.3) prédite par le modèle prédictif lors d’une itération précédente. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le modèle prédictif est appliqué à l’ensemble de données d’entrée courantes, à la température courante du premier point d’intérêt (104.1-104.3) prédite par le modèle prédictif lors de l’itération précédente, et à une température courante d’un deuxième point d’intérêt (104.1-104.3) de l’équipement (101), différent du premier point d’intérêt. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la température courante du deuxième point d’intérêt (104.1-104.3) de l’équipement (101) est mesurée par un capteur de température dédié au deuxième point d’intérêt de l’équipement. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la température courante du deuxième point d’intérêt (104.1-104.3) de l’équipement (101) est prédite par le modèle prédictif lors d’une itération précédente. Procédé selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel, suite à l’application du modèle prédictif, le procédé comprend la prédiction (206) d’une première température future du premier point d’intérêt (104.1-104.3) de l’équipement et d’une deuxième température future du deuxième point d’intérêt. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’équipement (101) est un dispositif d’éclairage d’un véhicule automobile, et dans lequel l’ensemble de données d’entrée courantes comprend au moins une valeur de courant de pilotage d’un module (102.1 ; 102.2) du dispositif d’éclairage. Procédé selon la revendication 7 et l’une des revendications 3 à 6, dans lequel le premier point d’intérêt (104.1 ; 104.2) et le deuxième point d’intérêt (104.3) sont situés respectivement dans des premier et deuxième modules du dispositif d’éclairage, et dans lequel l’ensemble des données d’entrée courantes comprend une première valeur de courant de pilotage du premier module (102.1) et une deuxième valeur de courant de pilotage du deuxième module (102.2). Procédé selon la revendication 7 et l’une des revendications 3 à 6, dans lequel le premier point d’intérêt (104.1) et le deuxième point d’intérêt (104.2) sont situés dans un même module (102.1), et sont associés respectivement à une première source lumineuse du module et à une deuxième source lumineuse du module, les première et deuxième sources lumineuses étant associées à des fonctions d’éclairage ou de signalisation distinctes, et dans lequel l’ensemble des données d’entrée courantes comprend une première valeur de courant de pilotage de la première source lumineuse (103.1) et une deuxième valeur de courant de pilotage de la deuxième source lumineuse (103.2). Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape préalable de stockage (203) du modèle prédictif dans un module de contrôle (110) de l’équipement, le module de contrôle étant apte à accéder à l’ensemble de données d’entrée de l’équipement (101). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle prédictif est obtenu par une étape préalable d’apprentissage supervisé (201) sur la base de données d’entraînement, les données d’entraînement comprenant un ensemble d’entraînement de données d’entrée de l’équipement correspondant respectivement à des mesures respectives de température du point d’intérêt de l’équipement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle prédictif est en outre appliqué à une mesure de température ambiante courante issue d’un capteur de température ambiante (105). Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (301). Module de contrôle (110) d’un équipement, comprenant une mémoire (302) stockant un modèle prédictif issu d’un apprentissage machine appliqué à un ensemble de données d’entraînement un processeur (301) configuré pour obtenir un ensemble de données d’entrée courantes comprenant au moins une donnée d’entrée courante de l’équipement, la donnée d’entrée courante étant représentative d’un paramètre de pilotage de l’équipement ; appliquer le modèle prédictif à l’ensemble de données d’entrée courantes de l’équipement et à au moins une température courante de l’équipement ; suite à l’application du modèle prédictif, prédiction d’une température future du premier point d’intérêt de l’équipement.