Procédé mis en œuvre par ordinateur de création d’un modèle d’échange passager pour au moins une station (1) et au moins un véhicule (20) de transport en commun, notamment un véhicule ferroviaire, chaque véhicule ayant au moins une cabine passagers (26), le procédé comprenant les étapes suivantes : obtenir (1000) d’au moins une première image de la ou des stations (1) à laquelle le véhicule (20) respectif fait une halte et d’au moins une deuxième image de l’intérieur d’une ou des cabines passagers (26) du ou des véhicule (20) de transport en commun, la ou les premières images et la ou les deuxièmes images formant au moins un jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images, chaque jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images comprenant les premières images avant et/ou pendant une halte du véhicule et les deuxièmes images prises avant et/ou pendant la même halte du même véhicule dans la station à laquelle le véhicule fait la halte ; obtenir (1030) pour chaque jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images un nombre de passagers montant dans le véhicule (20), un nombre de passagers descendant du véhicule (20), un nombre ou une densité de passagers sur la station (1) au moment de la halte du véhicule (20) et/ou un nombre ou une densité des passagers dans la ou les cabines passagers (26) ; le nombre de passagers montant dans le véhicule (20), le nombre de passagers descendant du véhicule (20), le nombre ou la densité de passagers sur la station (1) au moment de la halte du véhicule (20) et/ou le nombre ou la densité des passagers dans la ou les cabines passagers (26) formant des données passagers ; déterminer (1030) pour chaque jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images un temps d’échange passager à partir de la ou des premières images et de la ou des deuxièmes images ; et déterminer un modèle d’échange passager pour calculer un temps d’échange passager en tant que variable de sortie en utilisant un premier algorithme d’intelligence artificielle ayant comme données d’entrainement les données passagers et les temps d’échange passager respectifs calculés pour chaque jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données passagers et/ou le temps d’échange passager sont calculés en utilisant un deuxième algorithme d’intelligence artificielle ayant en tant que variable d’entrée la ou les premières images et la ou les deuxièmes images d’un jeu de ou des premières images et de ou des deuxièmes images. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le premier algorithme d’intelligence artificielle a en outre comme données d’entrainement d’autres données dynamiques, des données statiques sur le ou les véhicules (20) et/ou des données statiques sur la ou les stations (1). Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le premier algorithme d’intelligence artificielle comprend un réseau de neurones ou une application de modèles de régression et/ou le deuxième algorithme d’intelligence artificielle comprend un réseau de neurones. Procédé mis en œuvre par ordinateur de contrôle d’au moins un véhicule de transport en commun, notamment un ou plusieurs véhicules ferroviaires, chaque véhicule comprenant au moins une porte (22) et au moins une cabine (26) passagers, le procédé comprenant les étapes obtenir au moins une troisième image de l’intérieur de la ou des cabines passager, obtenir au moins une quatrième image de la station (1) à laquelle le véhicule fait actuellement une halte; estimer (1140) le temps d’échange passager actuel par un modèle d’échange passager ayant en tant que variables d’entrée au moins un nombre déterminé à partir de la ou des troisièmes images et de la ou des quatrièmes images et en tant que variable de sortie le temps d’échange passager actuel, utilisation du temps d’échange passager estimé pour le contrôle du ou des véhicules de transport en commun et/ou pour la modification d’une table horaire du véhicule ou d’une pluralité de véhicules caractérisé en ce que le modèle d’échange passager est déterminé par un procédé selon l’une des revendications précédentes. Procédé selon la revendication 5 dans lequel le nombre déterminé à partir de la ou des troisièmes images et de la ou des quatrièmes images comprend un nombre ou une densité de personnes sur la station (1) au moment de la halte du véhicule (20) et un nombre ou une densité des personnes dans la ou les cabines (26) du véhicule. Procédé selon la revendication 5 ou 6 dans lequel le modèle d’échange passager a en tant que variable d’entrée d’autres données dynamiques, des données statiques sur le véhicule (20) et/ou des données statiques sur la station (1). Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’axe optique (X, Z) de la ou des caméras (12a, 12b, 12c, 12d, 28a, 28b, 28c) générant la première image, la deuxième image, la troisième image et/ou la quatrième image n’est pas aligné ou alignable à l’axe (Y) de la ou des portes (22). Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel les champs de vue de ou des caméras (12a, 12b, 12c, 12d, 28a, 28b, 28c) générant la première image, la deuxième image, la troisième image et/ou la quatrième image incluent, lors de la halte, ou moins une partie d’une porte (22) du véhicule (20). Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications précédentes. Signal d'un support de données, portant le produit programme d'ordinateur selon la revendication 10. Support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Système de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 9.