Procédé (100) de localisation inertielle d’un porteur à l’aide d’un filtre stochastique de type bayésien récursif mis en œuvre par un dispositif (DI) de localisation inertielle, le procédé comprenant une pluralité de cycles, chaque cycle comportant une étape (1E1) de propagation et une étape (1E2) de mise à jour, le procédé étant caractérisé en ce que, lors de l’étape (1E1) de propagation, la propagation est effectuée à l’aide d’un modèle de propagation prenant en compte au moins une composante d’une matrice des gradients spatiaux du vecteur de pesanteur fournie par un modèle gravimétrique enrichi. Procédé (100) de localisation inertielle selon la revendication précédente dans lequel le filtre bayésien récursif linéarise une loi de propagation. Procédé (100) de localisation inertielle selon l’une des revendications précédentes dans lequel le dispositif (DI) de localisation inertielle comprend un moyen de calcul (MC), un bloc de capteurs inertiels (BSI) et au moins un capteur externe (CE), et pour chaque cycle avec un entier positif non nul : lors de l’étape (1E1) de propagation, l’état de navigation en fin de cycle est calculé en fonction de l’état de navigation en début de cycle , de mesures inertielles et du vecteur de pesanteur obtenu d’après le modèle gravimétrique enrichi, l’état d’erreur est calculé en fonction de l’état d’erreur , et la matrice de covariance de l’état d’erreur est calculée en fonction de la matrice de covariance , le calcul de l’état d’erreur et de sa covariance s’effectuant à l’aide d’une matrice de transition au cycle et d’une matrice de covariance de bruit de modèle au cycle de sorte que : la matrice de transition étant déterminée à l’aide d’au moins une composante de la matrice des gradients spatiaux du vecteur de pesanteur obtenus d’après le modèle gravimétrique enrichi, une matrice d’observation étant ensuite déterminée à partir de l’état de navigation en fin de cycle et d’un modèle d’observation ; lors de l’étape (1E2) de mise à jour, l’état d’erreur après mise à jour et la matrice de covariance de l’erreur d’estimation après mise à jour sont calculés, par le moyen de calcul (MC) et à l’aide du filtre stochastique, à partir de l’état d’erreur avant mise à jour , de la matrice de covariance de l’erreur d’estimation avant mise à jour , d’une matrice de covariance du bruit de mesure , de la matrice d’observation et d’une mesure d’une observable relative à au moins une fonction de la vitesse et/ou de la position du porteur effectuée par le capteur externe au cours ou à la fin de l’étape (1E1) de propagation de sorte à réduire au moins en partie l’état d’erreur après mise à jour. Procédé (100) de localisation inertielle selon la revendication précédente dans lequel, chaque cycle est divisé en intervalles de temps , ainsi qu’en P intervalles de temps de sorte que où et et sont des entiers positifs non nuls et où est la période du filtre, l’étape (1E1) de propagation de chaque cycle comprenant, à partir d’une matrice de propagation : Pour chaque intervalle repéré par l’indice , une sous-étape (1E11) de calcul de l’état de navigation par propagation de l’état à partir des mesures du bloc de capteurs inertiels, du modèle gravimétrique enrichi à la position de l’état ; ; Pour chaque intervalle repéré par l’indice compris entre , et , étant un entier entre 1 et P désignant l’indice d’un intervalle avec où est la partie entière de x, une sous-étape de calcul d’une matrice de transition élémentaire initialisée à la matrice identité au début de l’intervalle de temps repéré par l’indice et complétée par intégration de la matrice de propagation par rapport au temps sur les intervalles de temps composant l’intervalle , la matrice obtenue par l’intégration de la matrice de propagation sur un intervalle de temps étant ajoutée à la matrice obtenue lors de l’intégration sur l’intervalle de temps précédent de sorte à constituer progressivement cette matrice de transition élémentaire , et une matrice de transition sur le cycle k initialisée à la matrice identité étant calculée progressivement à chaque nouvelle valeur de par le produit matriciel ; A l’issue du dernier intervalle , une sous-étape (1E13) de détermination de la matrice d’observation à partir de l’état de navigation propagé et d’un modèle d’observation, et de propagation de l’état d’erreur et de la matrice de covariance à l’aide de la matrice de transition associée au cycle considérée et donnée par la matrice élémentaire calculée à l’intervalle et de la matrice de bruit de modèle à l’aide des relations : Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le dispositif (DI) de localisation inertielle comprend un télémètre laser et/ou un lidar, et une mesure de la position et/ou de la vitesse du porteur est réalisée par télémétrie lors de l’étape (1E2) de mise à jour. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le dispositif (DI) de localisation comprend une caméra et une mesure de la position et/ou de la vitesse du porteur est réalisée par la caméra lors de l’étape (1E2) de mise à jour. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le dispositif (DI) de localisation comprend un moyen de mesure de la position verticale et une mesure de la position et/ou de la vitesse verticale du porteur est réalisée par ledit moyen de mesure lors de l’étape (1E2) de mise à jour. Dispositif (DI) de localisation inertielle comprenant un bloc de capteurs inertiels (BSI), au moins un capteur externe (CE) et des moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le dispositif (DI) selon la revendication précédente, lorsque ces instructions sont exécutées par le dispositif (DI), à mettre en œuvre le procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication précédente.