Procédé d’étalonnage d’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 selon un point de vue différent, les axes optiques représentatifs d’une orientation du champ de vision de chaque caméra étant orientés de façon non parallèle, 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 ; - détermination (23) d’un ensemble de pixels de ladite deuxième image correspondant à un premier ensemble de pixels de la première image, par mise en œuvre d’une méthode de calcul par flux optique en fonction dudit premier ensemble de pixels de la première image et détermination d’une distance euclidienne associée à chaque pixel dudit premier ensemble de pixels de la première image en fonction dudit flux optique obtenu pour chaque pixel, un flux optique étant représentatif d’un vecteur de déplacement entre chaque pixel dudit premier ensemble de pixels de la première image et un pixel dudit ensemble de pixels de la deuxième image correspondant audit chaque pixel dudit premier ensemble de pixels de la première image ; - sélection (25) d’un premier groupe de huit paires de pixels dans lesdites première et deuxième images, chaque paire de pixels étant composée d’un premier pixel dudit premier ensemble de pixels de la première image et d’un deuxième pixel de la deuxième image associé audit premier pixel ; - détermination (31) d’une matrice fondamentale en fonction dudit premier groupe par minimisation d’une erreur épipolaire ; - détermination (32) de disparités associées audit premier ensemble de pixels de la première image en fonction de ladite matrice fondamentale et à partir dudit ensemble de pixels de la deuxième image et dudit premier ensemble de pixels de la première image ; - réception (33) 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 ; - calcul (34) de profondeurs associées à un deuxième ensemble de pixels de la première image via un système de vision monoscopique à partir d’un ensemble de pixels de la troisième image correspondants audit deuxième ensemble de pixels de la première image et dudit deuxième ensemble de pixels de la première image, ledit système de vision monoscopique étant formé de ladite première caméra (11) ; - détermination (37) d’une distance de base entre ladite première caméra (11) et ladite deuxième caméra (12) en fonction desdites profondeurs associées audit deuxième ensemble de pixels de la première image, desdites disparités associées à chaque pixel dudit premier ensemble de pixels de la première image et d’une distance focale associée à ladite première caméra (11) ; et - étalonnage (38) dudit système de vision stéréoscopique en fonction de ladite matrice fondamentale et de ladite distance de base. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite première image étant découpée en huit blocs, chaque bloc comprenant au moins un premier pixel dudit premier groupe. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel lesdits premiers pixels dudit premier groupe sont sélectionnés dans ledit premier ensemble de pixels de la première image en fonction de ladite distance euclidienne associée à chaque premier pixel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre les étapes de : - détermination (26) d’une première matrice intermédiaire en fonction dudit premier groupe par minimisation d’une erreur épipolaire ; - sélection (27) d’un deuxième groupe de huit paires de pixels distinct dudit premier groupe de huit paires de pixels; - détermination (28) d’une deuxième matrice intermédiaire en fonction dudit deuxième groupe par minimisation d’une erreur épipolaire ; - détermination (29) d’une première matrice moyenne en fonction d’un ensemble de matrices intermédiaires comprenant lesdites première et deuxième matrices intermédiaires, chaque coefficient de ladite première matrice moyenne étant défini comme une moyenne des coefficients de chaque matrice intermédiaire dudit ensemble de matrices intermédiaires, chacune desdites matrices intermédiaires ayant été ramenée préalablement à une matrice de norme égale à 1 ; - comparaison (30) d’une valeur seuil déterminée à un ensemble de différences entre des coefficients de ladite première matrice moyenne et des coefficients de ladite première matrice intermédiaire ; - si chaque différence est inférieure à ladite valeur seuil alors ladite matrice fondamentale est définie (31) comme étant égale à la première matrice moyenne ; et - si au moins une différence est supérieure à ladite valeur seuil alors le procédé comprend les étapes suivantes, avec un ensemble de groupes comprenant lesdits premier et deuxième groupes : A - sélection d’un nouveau groupe de huit paires de pixels distinct de chaque groupe dudit ensemble de groupes ; B - détermination d’une nouvelle matrice intermédiaire en fonction dudit nouveau groupe par minimisation d’une erreur épipolaire ; C - ajout de ladite nouvelle matrice intermédiaire audit ensemble de matrices intermédiaires ; D - détermination d’une nouvelle matrice moyenne en fonction dudit ensemble de matrices intermédiaires, chaque coefficient de ladite première matrice moyenne étant défini comme une moyenne des coefficients de chaque matrice intermédiaire dudit ensemble de matrices intermédiaires, chacune desdites matrices intermédiaires ayant été ramenée préalablement à une matrice de norme égale à 1 ; E - comparaison de ladite valeur seuil déterminée à un ensemble de différences entre des coefficients de ladite nouvelle matrice moyenne et des coefficients de ladite première matrice moyenne : - si chaque différence est inférieure à ladite valeur seuil alors la matrice fondamentale est définie (30) comme ladite nouvelle matrice moyenne ; et - si au moins une différence est supérieure à ladite valeur seuil alors ledit nouveau groupe de huit paires de pixels est ajouté dans l’ensemble de groupes et les étapes B à E sont réitérées en considérant ladite nouvelle matrice moyenne comme remplaçant ladite première matrice moyenne. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites profondeurs sont calculées par un réseau de neurones convolutif à apprentissage automatique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape de détermination (24) d’un premier masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un troisième ensemble de pixels de ladite première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite deuxième image, ledit premier masque de visibilité étant déterminé par la méthode de calcul par flux optique, la sélection (25) dudit premier groupe étant en outre fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de détermination (35) d’un deuxième masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un quatrième ensemble de pixels de ladite première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite troisième image, ledit deuxième masque de visibilité étant déterminé par la méthode de calcul par flux optique, le calcul (37) de ladite distance de base étant en outre fonction dudit deuxième masque de visibilité. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, comprenant en outre une étape de détermination (36) d’un masque d’objets dynamiques associé à ladite première image et représentatif d’un cinquième ensemble de pixels de ladite première image associé à au moins un objet en mouvement dans ladite scène, ledit masque d’objets dynamiques étant déterminé par la méthode de calcul par flux optique, le calcul (37) de ladite distance de base étant en outre fonction dudit masque d’objets dynamiques. Dispositif (4) d’étalonnage d’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.