Procédé (200) de détection d’objets matériels dans un espace environnant un robot autonome, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant au moins des étapes de : recevoir (202) des données relatives à l’environnement dudit robot autonome, lesdites données étant représentatives de probabilités d’occupation de chaque cellule d’au moins une grille d’occupation, une grille d’occupation fournissant une représentation spatiale discrétisée de l’environnement autour dudit robot autonome ; exécuter (204) un algorithme d’intelligence artificielle sur les données reçues pour générer une matrice de sortie dont chaque cellule contient un score de confiance et des paramètres définissant une boite englobante orientée, ledit algorithme d’intelligence artificielle mettant en œuvre un réseau de neurones convolutif de type mono-étape, entrainé lors d’une phase d’apprentissage supervisé pour produire, à partir de données de grille d’occupation, un score de confiance indiquant la probabilité qu’une région contienne un objet prédéfini ainsi que des coordonnées d’une boîte englobante pour ledit objet prédéfini ; et extraire (206) parmi les cellules de la matrice de sortie, les cellules dont le score de confiance est supérieur à un seuil prédéfini. Le procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape de réception de données d’environnement comprend une étape consistant à recevoir des données issues d’au moins un capteur de distance embarqué sur ledit robot autonome, et une étape consistant à transformer les données capteur en données représentatives de probabilités d’occupation d’une grille d’occupation. Le procédé selon la revendication 2 comprenant de plus avant l’étape de transformation, une étape consistant à fusionner les données reçues de plusieurs capteurs de distance embarqués. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel l’étape de détermination des régions comprenant un objet matériel prédéfini, comprend de plus une étape consistant à calculer un angle d’orientation pour la boite englobante orientée. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 comprenant de plus une étape consistant à déterminer qu’un même objet matériel prédéfini est détecté plusieurs fois, et une étape consistant à ne conserver qu’une seule occurrence de détection. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code pour l'exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Un dispositif de détection d’objets matériels dans un espace environnant un robot autonome, comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Le dispositif selon la revendication 7 dans lequel les moyens pour exécuter un algorithme d’intelligence artificielle comprennent des moyens pour mettre en œuvre un réseau de neurones composé d'une alternance de couches convolutionnelles pour l'extraction de caractéristiques et de couches de sous-échantillonnage, ledit réseau de neurones comprenant de plus deux filtres de sortie sur la dernière couche convolutionnelle configurés pour produire un angle d’orientation des boites englobantes. Le dispositif selon la revendication 8 dans lequel le réseau de neurones est basé sur une architecture YOLOv2 ou YOLOv3. Le dispositif selon la revendication 7 ou 8 dans lequel la grille d’occupation d’entrée du réseau de neurones est une matrice de taille 256 x 256 et dans lequel le réseau de neurones est configuré pour produire une matrice de sortie de taille 8 x 8 ou une matrice de sortie de taille 16 x 16. Le dispositif selon la revendication 10 dans lequel chaque cellule de la matrice de sortie contient un n-uplet composé d’éléments représentatifs d’un score de confiance et de caractéristiques d’une boite englobante, dont des éléments permettant de calculer l’orientation de ladite boite englobante. Le dispositif selon la revendication 7 dans lequel, les moyens pour exécuter un algorithme d’intelligence artificielle comprennent des moyens pour mettre en œuvre un réseau de neurones basé sur une architecture PIXOR. Le dispositif selon la revendication 12 dans lequel la grille d’occupation fournie en entrée du réseau de neurones est une matrice de taille 256 x 256 et la matrice de sortie est une matrice de taille 64 x 64 dont chaque cellule contient un n-uplet composé d’éléments représentatifs d’un score de confiance et de caractéristiques d’une boite englobante orientée. Le dispositif selon l’une quelconque des revendications 7 à 13 comprenant de plus une interface homme-machine pour afficher une représentation de la matrice de sortie obtenue selon le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 5. Un véhicule autonome embarquant un système d’assistance à la conduite comprenant un dispositif pour la détection de véhicules selon l’une quelconque des revendications 7 à 14. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 comprenant une étape préliminaire de création d’une base de données d’apprentissage pour entrainer ledit réseau de neurones, l’étape préliminaire consistant à : recevoir sous la forme d’un nuage de points 3D, des données représentatives d’un environnement autour d’un robot autonome ; annoter le nuage de points 3D pour identifier des objets matériels prédéfinis ; générer une représentation spatiale discrétisée 2D du nuage de points 3D annoté, ladite représentation spatiale discrétisée 2D étant une matrice dont les cellules contiennent des probabilités d’occupation ; et stocker ladite représentation spatiale discrétisée 2D comme une donnée d’apprentissage.