A cette fin et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément de véhicule pour optimiser la consommation en énergie dudit véhicule, le dimensionnement consistant en une sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres parmi un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres possibles, les paramètres étant relatifs audit au moins un élément de véhicule, chaque paramètre étant apte à présenter plusieurs valeurs distinctes, chaque combinaison de valeurs de paramètres étant associée à une commande optimale théorique dudit au moins un élément de véhicule permettant d’optimiser la consommation en énergie du véhicule, le véhicule comprenant des éléments consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène, et au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, le procédé comprenant une étape initiale de sélection aléatoire d’une première combinaison de valeurs de paramètres ou d’un premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, puis une étape de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, la consommation en énergie du véhicule étant calculée pour chaque commande optimale théorique ainsi déterminée, associée à ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou à une combinaison dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, le procédé comportant en outre les étapes de : - entraînement d’un agent d’apprentissage par renforcement stocké dans des moyens mémoire dudit ordinateur, sur la base de ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres associé(e) à leur(s) commande(s) optimale(s) théorique(s) respective(s), ledit agent d’apprentissage par renforcement ainsi entraîné fournissant un ensemble de connaissances ; - sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres ; - détermination, pour ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, d’une commande proche de la commande optimale théorique associée à ladite combinaison, via un transfert, par un algorithme d’apprentissage par transfert stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur, dudit ensemble de connaissances sur ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, permettant un ré-entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement ; - calcul de la consommation en énergie du véhicule pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente ; - rebouclage des étapes précédentes de sélection, de détermination et de calcul, jusqu’à ce qu’un critère prédéterminé soit atteint ; et - sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint.