Système de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie (B) de véhicule automobile (V), la batterie (B) comportant des modules (C) équipés de capteurs de pression (P), le système comprenant : - des données d’un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie (B), sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules (C) de la batterie (B), les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - un moyen de prédiction pour prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie (B) sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Système de prédiction selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique (M), et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, comprenant en outre un moyen de connexion à un serveur informatique en nuage, configuré pour permettre de transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour permettre de recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il est configuré pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie (B), les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique (M). Procédé de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie (B) de véhicule automobile (V), la batterie (B) comportant des modules (C) équipés de capteurs de pression (P), le procédé comprenant les étapes suivantes : - réaliser un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie (B), sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules (C) de la batterie (B), les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie (B) sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Procédé de prédiction selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique, et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 6, comprenant en outre une étape de connexion à un serveur informatique en nuage, pour transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 7, comprenant en outre une étape d’optimisation pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie (B), les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique (M). Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 8, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur (CP). Véhicule automobile (V) comprenant un système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 4.