Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), le système de vision stéréoscopique comprenant un ensemble de caméras d’au moins deux caméras (11, 12) disposées de manière à acquérir chacune une image d’une scène tridimensionnelle selon un point de vue différent, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - réception (21, 22) de premières et deuxièmes données respectivement représentatives d’une première et deuxième images acquises par respectivement une première et deuxième caméras (11, 12) dudit ensemble de caméras à un même premier instant temporel d’acquisition ; - prédiction (23) de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de disparité déterminées à partir dudit premier ensemble de pixels de la première image et d’un ensemble de pixels de la deuxième image correspondant audit premier ensemble de pixels de la première image ; - projection (24) dans la scène tridimensionnelle dudit premier ensemble de pixels de ladite première image sous forme d’un premier ensemble de points en fonction desdites premières profondeurs ; - détermination (25) d’un premier masque de visibilité par reconstruction d’une quatrième image par reprojection de chaque point dudit premier ensemble de points en fonction de paramètres intrinsèques de la première caméra (11) et de paramètres extrinsèques dudit système de vision stéréoscopique, lorsqu’une première pluralité de points dudit premier ensemble de points se projettent sur un même pixel de ladite quatrième image, alors un point de ladite première pluralité de points ayant la plus petite profondeur est associé audit même pixel, le ou les autres points de ladite première pluralité de points étant sélectionnés pour générer un premier masque de visibilité représentatif d’un deuxième ensemble de pixels de ladite première image non visibles dans ladite deuxième image ; - réception (31) de troisièmes données représentatives d’une troisième image acquise par ladite première caméra (11) à un deuxième instant temporel d’acquisition antérieur audit premier instant temporel d’acquisition de ladite première image, ladite première caméra (11) formant un système de vision monoscopique ; - détermination (32) de données représentatives d’un mouvement de la première caméra (11) entre le premier instant temporel et le deuxième instant temporel en fonction desdites première et troisième images ; - prédiction (33) de deuxièmes profondeurs associées à un troisième ensemble de pixels de la première image à partir dudit troisième ensemble de pixels de la première image et d’un ensemble de pixels de la troisième image correspondants audit troisième ensemble de pixels de la première image ; - projection (34) dans la scène tridimensionnelle dudit troisième ensemble de pixels de ladite première image sous forme d’un deuxième ensemble de points en fonction desdites deuxièmes profondeurs ; - détermination (35) d’un deuxième masque de visibilité par reconstruction d’une cinquième image par reprojection de chaque point dudit deuxième ensemble de points en fonction des paramètres intrinsèques de la première caméra (11) et desdites données représentatives du mouvement de la première caméra (11), lorsqu’une deuxième pluralité de points dudit deuxième ensemble de points se projettent sur un même pixel de ladite cinquième image, alors un point de ladite deuxième pluralité de points ayant la plus petite profondeur est associé audit même pixel, le ou les autres points de ladite deuxième pluralité de points étant sélectionnés pour générer un deuxième masque de visibilité représentatif d’un quatrième ensemble de pixels de ladite première image non visibles dans ladite troisième image ; - détermination (36) d’un masque d’objets dynamiques associé à ladite première image et représentatif d’un cinquième ensemble de pixels de la première image associé à au moins un objet en mouvement dans la scène tridimensionnelle par comparaison de positions desdits points dudit deuxième ensemble de points et de points représentatifs d’un ensemble de pixels de ladite troisième image projetés dans la scène tridimensionnelle sous forme d’un troisième ensemble de points en fonction de deuxièmes profondeurs prédites pour ledit ensemble de pixels de la troisième image ; - premier apprentissage automatique (38) dudit système de vision stéréoscopique sous supervision dudit système de vision monoscopique par minimisation d’une première erreur de calcul entre lesdites première et deuxième profondeurs prédites pour ladite première image en fonction desdits premier masque de visibilité, deuxième masque de visibilité et masque d’objets dynamiques. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit premier apprentissage est obtenu, en outre, par minimisation de la fonction suivante représentative de la première erreur de calcul : avec : - correspond à une perte de recalage de la deuxième profondeur par rapport à la première profondeur ; - est un pixel de la première image ; - est une information de visibilité du pixel par le système de vision stéréoscopique ; - est une information de visibilité du pixel par le système de vision monoscopique ; - est une information de mouvement obtenue du masque des objets dynamiques ; - est ladite deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - est ladite première profondeur prédite pour le pixel . Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre un deuxième apprentissage automatique (39) dudit système de vision monoscopique sous supervision dudit système de vision stéréoscopique par minimisation d’une deuxième erreur de calcul entre lesdites première et deuxième profondeurs prédites pour la première image en fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit deuxième apprentissage automatique est obtenu par minimisation de la fonction suivante représentative de ladite deuxième erreur de calcul : avec : - correspond à une perte de recalage de la première profondeur par rapport à la deuxième profondeur ; - est un pixel de la première image ; - est une information de visibilité du pixel par le système de vision stéréoscopique ; - est la deuxième profondeur prédite pour le pixel ; et - est la première profondeur prédite pour le pixel . Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites premières profondeurs sont prédites via un premier réseau de neurones convolutif à apprentissage auto-supervisé, le procédé comprenant en outre l’étape (26) d’obtention d’une première erreur de reconstruction par comparaison desdites deuxième et quatrième images, ledit premier réseau de neurones convolutif étant appris de manière auto-supervisée en fonction de ladite première erreur de reconstruction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel lesdites deuxièmes profondeurs sont prédites via un deuxième réseau de neurones convolutif à apprentissage auto-supervisé, le procédé comprenant en outre l’étape d’obtention (37) d’une deuxième erreur de reconstruction par comparaison desdites troisième et cinquième images, ledit deuxième réseau de neurones convolutif étant appris de manière auto-supervisée en fonction de ladite deuxième erreur de reconstruction. Procédé selon l’une des revendications 5 et 6, pour lequel lesdites première et deuxième erreurs de reconstruction sont respectivement obtenues par la fonction de perte suivante : avec : - une valeur du pixel dans respectivement la deuxième image et la troisième image ; - une valeur du pixel dans l’image reconstruite correspondant respectivement à la quatrième image et à la cinquième image ; - SSIM correspond à une fonction qui prend en compte une structure locale ; et - correspond à un facteur de pondération dépendant d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel le masque d’objets dynamiques est défini par les formules suivantes : avec : - correspond à un masque d’objets statiques appliqué à un pixel cible de la première image ; - est représentatif d’une visibilité du pixel cible de la première image par le système de vision monoscopique ; - correspond à une matrice de déplacement de la caméra (11) entre le deuxième instant temporel d’acquisition et le premier instant temporel d’acquisition ; - correspond à une rétroprojection d’un pixel avec sa profondeur correspondante ; - est la deuxième profondeur d’un pixel source de la deuxième image calculée pour le système de vision monoscopique ; - est la première profondeur du pixel cible de la première image calculée pour le système de vision monoscopique ; - correspond audit masque d’objets dynamiques appliqué au pixel cible de la première image ; - correspond à une matrice intrinsèque de la caméra (11) ; - est une erreur au carré ; - transforme un vecteur de coordonnées du pixel cible en une coordonnée homogène en ajoutant une dimension audit vecteur de coordonnées du pixel cible ; et - correspond à un hyperparamètre prédéfini en fonction d’un type d’environnement routier dans lequel circule le véhicule (10). Dispositif (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision stéréoscopique embarqué dans un véhicule (10), 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 8. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.