Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) pour optimiser la consommation en énergie dudit véhicule (2), 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 (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2), 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 (2), le véhicule (2) comprenant des éléments consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène (10), une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant (10) ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène (10), et au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), le procédé comprenant une étape initiale (40) 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 (42) 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 (2) 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, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre les étapes de : - entraînement (44) 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 (46) d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres ; - détermination (48), 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 (49) de la consommation en énergie du véhicule pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente ; - rebouclage des étapes précédentes de sélection (46), de détermination (48) et de calcul (49), jusqu’à ce qu’un critère prédéterminé soit atteint ; et - sélection (52) d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit agent d’apprentissage par renforcement est un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape (44) d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement est initialisée via la mise en œuvre d’un algorithme de clonage de comportement stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape (46) de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est effectuée via la mise en œuvre d’un optimisateur stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’optimisateur est choisi parmi le groupe consistant en : un algorithme génétique, un algorithme estimateur de Parzen à structure arborescente, un algorithme d'évolution avec adaptation de matrice de covariance, et un agent d’apprentissage par renforcement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape (42) 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 est effectuée via la mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le procédé comporte en outre une étape (51) de mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin pour déterminer la commande optimale théorique associée à la sélection courante d’une combinaison de valeurs de paramètres, ladite étape étant mise en œuvre selon un pas prédéterminé de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit critère prédéterminé consiste en l’atteinte d’une valeur seuil par la consommation en énergie du véhicule (2) calculée, ou en l’atteinte d’un nombre prédéfini de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. Procédé, mis en œuvre dans un calculateur (4) embarqué au sein d’un véhicule (2), de commande d’au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) par l’émission d’une consigne à destination dudit élément (M, P, M E , 10, 30), ledit au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) étant choisi parmi le groupe consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène (10), une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant (10) ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène (10), et au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), caractérisé en ce que le procédé comporte un sous-procédé de dimensionnement dudit au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, ladite consigne correspondant à la commande associée à la combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée, pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu’il comprend un ensemble d’instructions de code de programme qui mettent en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsqu’elles sont exécutées sur une unité de traitement d’un dispositif informatique.