Dispositif de détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel comprenant : - une mémoire (4) agencée pour recevoir une carte de référence (Ref) comprenant une pluralité de points dans laquelle chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, laquelle carte de référence (Ref) est tirée d'une imagerie en trois dimensions par points de l'environnement matériel en l'absence d'objets à détecter, des données de nuage de points obtenues à partir d'une imagerie LIDAR 3D de l'environnement matériel, et des données de pose (Pos) comprenant un emplacement et une orientation définissant une transformation rigide en trois dimensions par rapport à la carte de référence (Ref), - un estimateur (6) agencé pour recevoir des données de nuage de points courant (CCP) dans lesquelles chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, pour déterminer des données de pose courante (CPos) à partir des données de nuage de points courant (CCP) et de données de pose initiale, et pour associer les données de pose courante (CPos) aux données de nuage de points courant (CCP), les données de pose initiale (CPos) étant tirées de données de pose associées à des données de nuage de points obtenues avant les données de nuage de point courant (CCP) ou de données de pose d'initialisation, - un cribleur (8) agencé pour sélectionner des points d'objet à détecter dans les données de nuage de points courant (CCP) à partir de données de pose courante (CPos) associées et de la carte de référence (Ref) en fonction de la distance entre d'une part les points des données de nuage de point courant (CCP) recalés par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose courante (CPos) et d'autre part les points de la carte de référence (Ref) qui leur sont le plus proche, et - un détecteur (10) agencé pour associer en groupe certains des points d'objet à détecter par une méthode de regroupement, pour associer chaque groupe à un objet en trois dimensions. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel l'estimateur (6) est agencé pour appliquer une boucle d'optimisation dans laquelle : a) certains au moins des points des données du nuage de point courant (CCP) sont recalés par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose initiale, b) les points de la carte de référence qui leur sont le plus proches sont identifiés, et, c) les données de pose initiale sont modifiées afin de minimiser une valeur tirée de la distance entre les points de l'opération a) et les points de l'opération b), d) si une condition de sortie de boucle d'optimisation portant sur le nombre d'itérations ou sur la valeur de l'opération c) est remplie, les données de pose initiale modifiées sont utilisées pour définir les données de pose courante (CPos), et sinon la boucle d'optimisation reprend avec l'opération a). Dispositif selon la revendication 2, dans lequel l'estimateur (6) est agencé pour optimiser la valeur , où les q i sont les certains au moins des points des données du nuage de point courant (CCP) de l'opération a), les p i sont les points de la carte de référence de l'opération b), CPos() est la transformation rigide définie par les données de pose initiale modifiées, et n i est un vecteur normal pris au point p i . Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le cribleur (8) est agencé pour recaler les points des données du nuage de points courant (CCP) par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose courante (CPos) associées, et pour sélectionner les points recalés dont la distance au point de la carte de référence (Ref) qui leur est le plus proche excède un seuil choisi. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le détecteur (10) est agencé pour mettre en œuvre une méthode de regroupement par propagation en trois dimensions basée sur la recherche de plus proche voisin ou la recherche de voisinage sphérique, par propagation basée sur des projections en deux dimension de données en trois dimensions, ou par apprentissage automatique. Dispositif selon la revendication 5, dans lequel le détecteur (10) est agencé pour mettre en œuvre une méthode de regroupement par propagation basée sur une projection sphérique en deux dimensions. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le détecteur (10) est agencé pour, pour chacune des données de nuage de points courant (CCP), analyser les objets en trois dimensions détectés pour essayer de les associer chacun avec un objet en trois dimensions détecté pour les données de nuage de points courant (CCP) immédiatement précédentes. Procédé de détection d'objets en trois dimensions dans un environnement matériel comprenant : a) recevoir une carte de référence (Ref) comprenant une pluralité de points dans laquelle chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, laquelle carte de référence (Ref) est tirée d'une imagerie en trois dimensions par points de l'environnement matériel en l'absence d'objets à détecter, des données de nuage de points obtenues à partir d'une imagerie LIDAR 3D de l'environnement matériel, et des données de pose (Pos) comprenant un emplacement et une orientation définissant une transformation rigide en trois dimensions par rapport à la carte de référence (Ref), b) recevoir des données de nuage de points courant (CCP) dans lesquelles chaque point est défini par des coordonnées selon trois dimensions, et déterminer des données de pose courante (CPos) à partir des données de nuage de points courant (CCP) et de données de pose initiale, et pour associer les données de pose courante (CPos) aux données de nuage de points courant (CCP), les données de pose initiale (CPos) étant tirées de données de pose associées à des données de nuage de points obtenues avant les données de nuage de point courant (CCP) ou de données de pose d'initialisation, c) sélectionner des points d'objet à détecter dans les données de nuage de points courant (CCP) à partir de données de pose courante (CPos) associées et de la carte de référence (Ref) en fonction de la distance entre d'une part les points des données de nuage de point courant (CCP) recalés par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose courante (CPos) et d'autre part les points de la carte de référence (Ref) qui leur sont le plus proche, et d) associer en groupe certains des points d'objet à détecter par une méthode de regroupement, pour associer chaque groupe à un objet en trois dimensions. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l'opération b) comprend l'application d'une boucle d'optimisation comprenant les opérations suivantes : b1) recaler certains au moins des points des données du nuage de point courant (CCP) par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose initiale, b2) identifier les points de la carte de référence qui leur sont le plus proches, et, b3) modifier les données de pose initiale afin de minimiser une valeur tirée de la distance entre les points de l'opération b1) et les points de l'opération b2), b4) si une condition de sortie de boucle d'optimisation portant sur le nombre d'itérations ou sur la valeur de l'opération b3) est remplie, les données de pose initiale modifiées sont utilisées pour définir les données de pose courante (CPos), et répéter la boucle avec l'opération b1) avec les données de pose initiale modifiées. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la valeur à optimiser dans l'opération b3) est , où les q i sont les certains au moins des points des données du nuage de point courant (CCP) de l'opération a), les p i sont les points de la carte de référence de l'opération b), CPos() est la transformation rigide définie par les données de pose initiale modifiées, et n i est un vecteur normal pris au point p i . Procédé selon l'une des revendications 8 à 10, dans lequel l'opération c) comprend recaler les points des données du nuage de points courant (CCP) par rapport à la carte de référence (Ref) en fonction des données de pose courante (CPos) associées, et pour sélectionner les points recalés dont la distance au point de la carte de référence (Ref) qui leur est le plus proche excède un seuil choisi. Procédé selon l'une des revendications 8 à 11, dans lequel l'opération d) comprend la mise en œuvre d'une méthode de regroupement par propagation en trois dimensions basée sur la recherche de plus proche voisin ou la recherche de voisinage sphérique, par propagation basée sur des projections en deux dimension de données en trois dimensions, ou par apprentissage automatique. Procédé selon la revendication 12, dans lequel la méthode de regroupement de l'opération d) et une méthode de regroupement par propagation basée sur une projection sphérique en deux dimensions. Procédé selon l'une des revendications 8 à 13, dans lequel, dans l'opération d), pour chacune des données de nuage de points courant (CCP), comprend l'analyse des objets en trois dimensions détectés pour essayer de les associer chacun avec un objet en trois dimensions détecté pour les données de nuage de points courant (CCP) précédentes. Produit de programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il est agencé pour mettre en œuvre le procédé selon l'une des revendication 8 à 14 lorsqu'il est exécuté par un ordinateur.