Procédé de contrôle d’un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (51) de premières données représentatives d’un comportement dynamique dudit véhicule (10) depuis un ensemble de capteurs embarqués dans ledit véhicule (10), ledit ensemble comprenant au moins un capteur ; - réception (52) de deuxièmes données représentatives d’un environnement (1) dans lequel circule ledit véhicule (10) ; - réception (53) de troisièmes données représentatives d’un changement d’un ensemble de plaquettes de frein dudit véhicule (10) ; - détermination (54) de quatrièmes données représentatives d’un niveau d’usure dudit ensemble de plaquettes de frein dudit véhicule (10) en fonction desdites premières et deuxièmes données et détermination de cinquièmes données représentatives d’un mode de conduite dudit véhicule (10) en fonction desdites premières données ; - détermination (55) d’informations représentatives d’une catégorie d’usure dudit ensemble de plaquettes de frein par classification d’un ensemble de données comprenant lesdites troisièmes données, lesdites quatrièmes données et lesdites cinquièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage, ladite catégorie d’usure étant associée à une classe d’un ensemble de classes en sortie dudit modèle de classification ; - contrôle (56) dudit véhicule (10) en fonction desdites informations représentatives d’une catégorie d’usure. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit contrôle dudit véhicule comprend au moins une des étapes suivantes : - contrôle d’au moins un système d’aide à la conduite, dit système ADAS, dudit véhicule en fonction de ladite catégorie d’usure ; et/ou - rendu d’un premier message représentatif de ladite catégorie d’usure via une interface homme-machine embarquée dans ledit véhicule ; et/ou - rendu d’un deuxième message représentatif d’au moins une recommandation fonction de ladite catégorie d’usure via ladite interface homme-machine embarquée dans ledit véhicule ; et/ou - détermination d’un itinéraire pour ledit véhicule (10) en fonction de ladite catégorie d’usure. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit au moins un système ADAS appartient à un ensemble de systèmes ADAS comprenant : - un système de contrôle électronique de stabilité, dit système ESC ; - un système antiblocage des roues, dit système ABS ; - un système de régulation de vitesse ; - un système de contrôle de trajectoire ; - un système de contrôle d’itinéraire ; - un système de contrôle d’au moins un organe d’une chaîne de traction dudit véhicule. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites premières données appartiennent à un ensemble de données comprenant : - des données représentatives d’accélération ; - des données représentatives de vitesse de lacet ; - des données représentatives de vitesse ; - des données représentatives d’angle volant ; - des données représentatives d’utilisation d’une pédale de frein dudit véhicule ; - des données représentatives d’utilisation d’une pédale d’accélérateur dudit véhicule ; - des données représentatives de distance de freinage ; - des données représentatives de décélération ; - des données représentatives de son généré lors d’un freinage, et pour lequel lesdites deuxièmes données appartiennent à un ensemble de données comprenant : - des données représentatives de conditions météorologiques ; - des données représentatives d’état et/ou de niveau d’entretien de chaussée ; - des données représentatives de type de route ; - des données représentatives de pente ou de dénivelé ; - des données représentatives de localisation dudit véhicule ; - des données cartographiques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel ladite classification est mise en œuvre via une méthode de partition en k-moyennes. Procédé selon la revendication 5, pour lequel ladite classification est mise en œuvre par un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 6, pour lequel ledit réseau de neurones est un réseau de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (4) de contrôle d’un véhicule, ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.