Procédé de détermination d’un débit (D) de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure agencé sur un réseau routier d’apprentissage, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On mesure (CAPa) un débit de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur fixe de mesure de trafic ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit une première base d’apprentissage, à partir desdites données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, de données macroscopiques (MACa) dudit réseau routier d’apprentissage, et d’une classification (CLUa) desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un classifieur (MOC) au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique (CLA) entrainée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit classifieur associant au moins une classe de ladite classification à au moins un brin dudit réseau routier en fonction desdites données macroscopiques dudit brin dudit réseau routier, de paramètres temporels (PTE), et desdites données de géolocalisation de trajets réalisés au sein dudit réseau routier ; On construit une deuxième base d’apprentissage à partir desdites mesures de de débit de véhicules (CAPa), desdites données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage, et de ladite classification (CLUa) desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit, pour chaque classe de ladite classification, un modèle de débit (MOD) au moyen d’une deuxième méthode d’apprentissage automatique (APP) entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, chaque modèle de débit associant un débit de véhicules pour la classe considérée en fonction desdites données de géolocalisation de trajets réalisés ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées (GPSb) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier considéré ; On classifie au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit classifieur (MOC), desdites données de géolocalisation horodatées (GPSb), de données macroscopiques (MACb) dudit brin du réseau routier considéré, et de paramètres temporels (PTE) ; et On détermine le débit (D) dudit au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit modèle de débit (MOD), de ladite classe déterminée dudit au moins un brin, et desdites données de géolocalisation horodatées (MACb). Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 1, dans lequel ledit procédé comprend une étape de classification (CLUa), de préférence une étape de classification automatique, desdits trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, cette étape étant préalable aux étapes de construction desdites première et deuxième bases d’apprentissage, ladite classification étant mise en œuvre en fonction desdites mesures de débit et desdites données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 2, dans lequel le nombre de classes de ladite classification est compris entre 5 et 60, de préférence entre 8 et 50, et de manière préférée entre 30 et 50. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données macroscopiques (MACa, MACb) d’un réseau routier sont choisies parmi la topologie du brin du réseau routier, le nombre de voies du brin du réseau routier, la vitesse maximale autorisée du brin du réseau routier, la pente du brin du réseau routier, la signalisation du brin du réseau routier, la longueur du brin du réseau routier, de préférence lesdites données macroscopiques dudit réseau routier étant fournies par un système d’information géographique. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite première méthode d’apprentissage automatique (CLA) est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence une forêt d’arbres décisionnels. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite deuxième méthode d’apprentissage automatique (APP) est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence un modèle de régression monovariable d’ordre un. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdits paramètres temporels (PTE) sont choisis parmi le mois, la semaine, le jour de la semaine, les jours ouvrés ou les jours fermés, la plage horaire. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit classifieur (MOC) détermine en outre une probabilité d’appartenance à une classe de ladite classification. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 8, dans lequel on détermine ledit débit (D) de véhicules dudit au moins un brin dudit réseau routier considéré au moyen d’une moyenne pondérée de débits déterminés par ledit modèle de débit pour différentes classes, la pondération correspondant à la probabilité d’appartenance à une classe déterminée. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on affiche le débit de véhicules (D) sur ledit au moins un brin de réseau routier considéré sur une carte routière, de préférence au moyen d’un système informatique ou d’un téléphone intelligent.