1. Procédé de pesée d’un véhicule monté sur roues, comprenant des étapes consistant à : déplacer le véhicule sur un pont-bascule (1) de manière à ce qu’un premier train de roues du véhicule sollicite simultanément des capteurs d’entrée (C1, C2) du pont-bascule, puis simultanément des capteurs de sortie (C3, C4) du pont-bascule ; acquérir et échantillonner, par une unité de traitement (CU), des signaux de pesée (x i,1 -x i,p ) issus des capteurs d’entrée et de sortie, pendant que le véhicule traverse le pont-bascule ; et exécuter par l’unité de traitement une pluralité d’itérations (m) d’un algorithme d’espérance-maximisation, chaque itération comprenant le calcul de paramètres (p k(m+1) , a k(m+1) , q k(m+1) , Q k(m+1) , α k(m+1),j , β k(m+1) , e k(m+1), t i,k(m+1) , s i,k(m+1) ) d’un modèle basé sur l’approximation de chacun des signaux de pesée par une combinaison linéaire de fonctions de base de type carré intégrable pondérées par des coefficients (c i ), les paramètres calculés comprenant pour chaque signal de pesée une probabilité (t i,k(m+1) ) que le signal de pesée appartienne à un groupe homogène (k) de signaux de pesée donné, et une probabilité (s i,k(m+1) ) que le signal de pesée présente une anomalie. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque itération (m) de la pluralité d’itérations est basée sur l’exécution d’un algorithme d’espérance-maximisation comprenant : une étape d’espérance comprenant le calcul des probabilités (t i,k , s i,k ,), une première étape de maximisation comprenant le calcul d’estimations des paramètres (p k(m) , a k(m) , q k(m), Q k(m) , α k , j , β k ) du modèle à l’aide d’une analyse en composantes principales fonctionnelles multivariée, permettant de définir pour chaque groupe homogène (k) un sous-espace fonctionnel (SEk) d’un premier espace fonctionnel défini par les fonctions de base, chaque groupe homogène (k) ayant une variance matricielle dans un second espace fonctionnel défini par des fonctions propres, la variance matricielle étant modélisée de façon parcimonieuse par des éléments formés de plus grandes valeurs (α k , j ) du groupe homogène et des éléments considérés comme un bruit et tous égaux à l’un des paramètres (β k ) du modèle, et une seconde étape de maximisation comprenant le calcul d’un facteur d’inflation (e k ). 3. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, dans lequel les probabilités (t i,k , s i,k ) sont estimés en considérant seulement les coefficients (c i ) des fonctions de base ayant une incidence supérieure à une valeur de seuil sur les résultats et en utilisant un opérateur de projection, chaque probabilité (t i,k(m+1) ) que l’un des signaux de pesée appartienne à l’un des groupes homogènes (k) étant obtenue en calculant le rapport entre une densité gaussienne contaminée du groupe homogène et une somme des densités gaussiennes contaminées de tous les groupes homogènes, en tenant compte des coefficients (c i ), la densité gaussienne contaminée de chacun des groupes homogènes étant calculée par la somme pondérée d’une première densité gaussienne de chacun des signaux normaux et d’une seconde densité gaussienne de chacun des signaux anormaux dans chaque groupe homogène, une matrice de covariance de la densité gaussienne des signaux anormaux étant égale à une matrice de covariance de la densité gaussienne des signaux normaux multipliée par un facteur d’inflation (e k ), chacune des première et seconde densités gaussiennes étant calculée par la somme d’une norme de projection des coefficients du modèle dans un sous-espace fonctionnel (SE k ) défini pour le groupe homogène, d’une norme d’une différence entre les coefficients et la projection des coefficients dans le sous-espace fonctionnel défini pour le groupe homogène et un terme dépendant des valeurs propres de la matrice de covariance, et, chaque probabilité (s i,k ) que l’un des signaux de pesée de l’un des groupes homogènes (k) présente une anomalie étant égale au rapport entre la densité gaussienne des signaux normaux du groupe homogène et la densité gaussienne contaminée du groupe homogène, toutes deux étant calculées avec les coefficients (c i ). 4. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant une étape d’initialisation des paramètres (p k(m) , a k(m) , q k(m) , Q k(m) , α k(m),j , β k(m) , e k(m), t i,k(m) , s i,k(m) ) du modèle, de manière aléatoire ou bien en utilisant des algorithmes reposant sur une minimisation d’une somme calculée pour chaque groupe homogène (k) de distances entre chaque coefficient (c i ) et un centroïde du groupe homogène. 5. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel une nouvelle itération est exécutée si une variable d’erreur (ERR) portant sur les paramètres calculés (p k(m+1) , a k(m+1) , q k(m+1) , Q k(m+1) , α k(m+1) , β k(m+1) , e k(m+1), t i,k(m+1) , s i,k(m+1) ) est supérieure à une valeur de seuil (ε) et si un nombre maximum d’itérations (MX) n’est pas atteint. 6. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel les paramètres (p k(m+1) , a k(m+1) , q k(m+1) , Q k(m+1) , α k(m+1) , β k(m+1) , e k(m+1), ) calculés du modèle comprennent pour chaque groupe homogène (k) de signaux de pesée : un paramètre (p k ) représentant une proportion de signaux de pesée (x i,1 -x i,p ) appartenant au groupe homogène, un paramètre (a k ) représentant une proportion de signaux de pesée normaux dans le groupe homogène, un paramètre (q k ) représentant une moyenne d’une distribution gaussienne de du groupe homogène, une matrice (Q k ) rassemblant des coefficients d’un ensemble de fonctions propres du groupe homogène, les coefficients des fonctions propres étant obtenus à partir de l’analyse en composantes principales fonctionnelles multivariée, et une variance matricielle (α k,j , β k ) ayant la forme d’une matrice diagonale rassemblant des valeurs propres du groupe homogène, obtenues à partir d’une analyse en composantes principales fonctionnelles multivariée, la variance matricielle comprenant des premières plus grandes valeurs (α k,j ) des valeurs propres et des éléments égaux à une valeur moyenne (β k ) des plus petites valeurs des valeurs propres, et un paramètre (e k ) représentant un facteur d’inflation de la matrice de covariance du groupe homogène, calculé en utilisant des opérateurs de projection. 7. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant des étapes d’acquisition de nouveaux signaux de pesée (xi*), de calcul de nouveaux coefficients (c* i ) obtenus en approximant chacun des nouveaux signaux de pesée par une combinaison linéaire des fonctions de base pondérées par des nouveaux coefficients (c* i ), et de mise à jour des paramètres (p k(n+n*) , a k(n+n*) , q k(n+ n*) , Q k(n+n*) , α k(n+n*) , β k(n+n*) , e k(n+n*), t i,k(n+n*) , s i,k(n+n*) ) du modèle en une itération, la probabilité (t* i,k ) que l’un des nouveaux signaux de pesée (x* i ) appartienne à un groupe homogène de signaux de pesée et la probabilité (s* i,k ) que l’un des nouveaux signaux de pesée présente une anomalie, étant estimées en utilisant des opérateurs de projection pour projeter les nouveaux coefficients dans les sous-espaces fonctionnels (SE k ) définis à partir de paramètres du modèle précédemment calculés (p k(m+1) , a k(m+1) , q k(m+1) , Q k(m+1) , α k(m+1),j , β k(m+1) , e k(m+1), t i,k(m+1) , s i,k(m+1) ). Procédé selon la revendication 7, dans lequel les paramètres (p k(n+n*) , a k(n+n*) , q k(n+ n*) , Q k(n+n*) , α k(n+n*) , β k(n+n*) , e k(n+n*), t i,k(n+n*) , s i,k(n+n*) ) mis à jour du modèle comprennent pour chaque groupe homogène (k) : un paramètre (p k(n+n*) ) représentant une proportion de précédents et de nouveaux signaux de pesée (x i,1 -x i,p, x* i,1 -x* i,p ) appartenant au groupe homogène, et calculé par une moyenne pondérée d’un paramètre précédent (p k( n ) ) correspondant et d’un nombre de nouveaux signaux appartenant au groupe homogène, un paramètre (a k(n+n*) ) représentant une proportion de précédents et de nouveaux signaux de pesée normaux dans le groupe homogène, et calculé par une moyenne pondérée d’un paramètre précédent (a k(n) ) correspondant et du nombre de nouveaux signaux normaux appartenant au groupe homogène, un paramètre (q k(n+n*) ) représentant une moyenne des précédents et nouveaux signaux de pesée d’une distribution gaussienne du groupe homogène, et calculé par une moyenne pondérée d’un paramètre précédent (q k(n) ) correspondant et une moyenne des nouveaux signaux appartenant au groupe homogène, une matrice (Q k(n+n*) ) de vecteurs formés par des coefficients de fonctions propres, la matrice étant estimée par une multiplication d’une matrice de rotation par une matrice précédente (Q k(n) ) correspondante si les nouveaux signaux de pesées sont bien représentés dans le sous-espace fonctionnel, ou sinon estimée par une multiplication de la matrice de rotation par une matrice constituée d’une concaténation de la matrice précédente correspondante et d’une matrice constituée d’erreurs de projection des nouveaux coefficients dans le sous espace fonctionnel, une variance matricielle (α k,j(n+n*) , β k(n+n*) ) ayant la forme d’une matrice diagonale rassemblant de nouvelles valeurs propres (α k,j(n+n*) ) du groupe homogène, obtenues à partir d’une variance matricielle précédente, de la matrice de vecteurs précédente (Q k(n) ), des nouveaux coefficients (c i *) et de la moyenne des signaux de pesée normaux, et d’éléments (β k(n+n*) ) obtenus à partir d’une valeur moyenne de la différence entre la somme des éléments de la variance matricielle (α k,j(n) , β k(n) ) précédente et la somme des nouvelles valeurs propres (α k,j(n+n*) ), et un paramètre (e k ) représentant un facteur d’inflation de la matrice de covariance du groupe homogène, calculé par une moyenne pondérée d’un paramètre précédent (e k(n) ) correspondant et d’un facteur d’inflation des nouveaux signaux de pesée calculé à partir d’opérateurs de projection. 9. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant des étapes d’acquisition et d’échantillonnage, par l’unité de traitement (CU) de signaux de pesée (x i,1 -x i,p ) issus de capteurs intermédiaires (C5-C8) installés sur le pont-bascule (1) entre les capteurs d’entrée et de sortie (C1-C4). 10. Système de pesée d’un véhicule monté sur roues, comprenant : un pont-bascule (1) comprenant des capteurs d’entrée disposés de manière à être sollicités simultanément par un premier train de roues du véhicule, et des capteurs de sortie disposés de manière à être sollicités simultanément par le premier train de roues du véhicule, lorsque le véhicule traverse le pont-bascule, une unité de traitement (CU) configurée pour acquérir et échantillonner des signaux de pesée (x i,1 -x i,p ) issus des capteurs d’entrée et de sortie et exécuter une pluralité d’itérations (m) de calcul de paramètres (p k(m+1) , a k(m+1) , q k(m+1) , Q k(m+1) , α k(m+1) , β k(m+1) , e k(m+1), t i,k(m+1) , s i,k(m+1) ) d’un modèle, conformément au procédé selon l’une des revendications 1 à 9. 11. Système selon la revendication 10, dans lequel les capteurs (C1, C3 – C2, C4) sont alignés le long de bords latéraux du pont-bascule (1). 12. Système selon la revendication 10 ou 11, comprenant au moins trois capteurs (C1, C3, C5, C7) alignés le long d’un bord latéral du pont-bascule (1). 13. Système selon l’une des revendications 10 à 12, dans lequel les capteurs (C1-C4, C1-C8) sont disposés de manière à être alignés le long d’axes (Y1, Y2) perpendiculaires à une direction longitudinale (X) du pont-bascule (1).