Procédé de prédiction d’au moins une trajectoire de piéton dans une scène d’observation pour améliorer la conduite autonome d’un véhicule (1), ce procédé comprenant a) une étape d’acquisition de données d’observation sur un environnement du véhicule (1), pendant un intervalle de temps d’observation (T_obs), ces données comprenant au moins des positions successives définissant une trajectoire passée d’au moins un piéton présent dans la scène d’observation, b) une étape de traitement d’au moins certaines des données acquises à l’étape a), par un Transformer de type encodeur-décodeur, afin d’obtenir une trajectoire prédite pour au moins un piéton, pendant un intervalle de temps (T_target), c) une étape de prise en compte de la trajectoire prédite par au moins un système d’aide à la conduite du véhicule, caractérisé par le fait qu’il comprend une opération de génération de buts estimés de trajectoires de piétons, par un modèle entrainé par apprentissage auto-supervisé, le but estimé de chaque piéton représentant une position finale de chaque piéton dans une trajectoire prédite pour ce piéton, et par le fait que le but estimé pour la trajectoire de chaque piéton est transmise au décodeur pour obtenir, à l’étape b), ladite trajectoire prédite pour au moins un piéton. Procédé selon la revendication 1, dans lequel dans l’encodeur comprend un module d’intra-attention spatio-temporel et le décodeur comprend un module d’intra-attention spatio-temporel pour interpréter sa propre entrée, un module d’attention croisée spatio-temporel pour mettre à jour, en fonction de la sortie du module d’intra-attention de l’encodeur, son entrée interprétée et un module d’attention croisée spatial pour mettre à jour le résultat de la mise à jour précédente, pour une nouvelle mise à jour en fonction du but estimé pour chaque piéton. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le modèle entrainé par apprentissage auto-supervisé est un Transformer de type Bert. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le Transformer de type Bert comporte une procédure d’apprentissage pré-tâche qui optimise deux fonctions objectives : une fonction de perte d’entropie croisée entre des jetons d’entrée masqués et les jetons originaux correspondant dans une séquence et une fonction de perte de classification sur la prédiction du but. Procédé selon la revendication 4, comprenant une étape de lissage géométrique sur au moins certaines des classes attribuées aux jetons. Procédé selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel le Transformer de type Bert comporte une procédure d’apprentissage sous-tâche au cours de laquelle deux masques sont appliqués sur une séquence cible, un masque appliqué au module d’intra-attention spatio-temporel du décodeur et un masque appliqué sur le dernier pas temps de cette séquence cible. Procédé selon l’une des revendications 2 à 6, comprenant en outre une étape d’apprentissage de bout-en-bout, de manière supervisée pour obtenir au moins une trajectoire prédite. Système de prédiction d’au moins une trajectoire de piéton dans une scène d’observation pour améliorer la conduite autonome d’un véhicule (1), ce système comprenant des moyens de calcul (5) et des moyens de mise en mémoire d’instructions de programme d’ordinateur (4) qui quand elles sont exécutées par les moyens de calcul (5) mettent en œuvre les étapes et opérations du procédé selon l’une des revendications précédentes. Système selon la revendication 8, dans lequel les moyens de mémoire (4) et de calcul (5) sont distribués entre des moyens de mémoire et de calcul embarqués, ainsi que des moyens de mémoire et de calcul débarqués. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution du procédé selon l’une des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté par des moyens de calculs.