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 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 (24) d’un ensemble de pixels de ladite deuxième image correspondant à un premier ensemble de pixels de ladite première image ; - calcul (25) de premières profondeurs associées audit premier ensemble de pixels de la première image en fonction de valeurs de disparité déterminées à partir dudit ensemble de pixels de la deuxième image et dudit premier ensemble de pixels de la première image ; - détermination (26) d’un premier masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un deuxième 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 une méthode de calcul par flux optique ; - 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 ; - calcul (32) de deuxièmes profondeurs associées à un troisième 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 troisième ensemble de pixels de la première image et dudit troisième ensemble de pixels de la première image, ledit système de vision monoscopique étant formé de ladite première caméra (11) ; - premier apprentissage automatique (27) dudit système de vision monoscopique sous supervision dudit système de vision stéréoscopique par minimisation d’une première erreur de calcul entre lesdites première et deuxième profondeurs en fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit premier apprentissage automatique est obtenu par minimisation de la fonction suivante représentative de ladite première erreur : 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 calculée pour un pixel ; et - est la première profondeur calculée pour un pixel . Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant en outre un deuxième apprentissage automatique (28) dudit système de vision stéréoscopique sous supervision dudit système de vision monoscopique par minimisation d’une deuxième erreur de calcul entre lesdites première et deuxième profondeurs en fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre une étape de détermination (33) d’un deuxième masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un quatrième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite troisième image, ledit deuxième masque de visibilité étant déterminé par ladite méthode de calcul par flux optique, ledit deuxième apprentissage automatique étant en outre fonction dudit deuxième masque de visibilité. Procédé selon l’une des revendications 3 à 4, comprenant en outre une étape de détermination (34) 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 ladite scène ; ledit deuxième apprentissage automatique étant en outre fonction dudit masque d’objets dynamiques. Procédé selon les revendications 4 et 5, pour lequel ledit deuxième apprentissage est obtenu, en outre, par minimisation de la fonction suivante représentative de la deuxième erreur : 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 calculée pour un pixel ; et - est ladite première profondeur calculée pour un pixel . Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel lesdites premières profondeurs sont calculées via un réseau de neurones convolutif à apprentissage auto-supervisé, le procédé comprenant en outre les étapes de : - reconstruction d’une quatrième image à partir de ladite première image et desdites premières profondeurs ; - obtention d’une première erreur de reconstruction par comparaison desdites deuxième et quatrième images, ledit 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 7, pour lequel lesdites deuxièmes profondeurs sont calculées via un réseau de neurones convolutif à apprentissage auto-supervisé, le procédé comprenant en outre les étapes de : - reconstruction d’une cinquième image à partir de ladite première image et desdites deuxièmes profondeurs ; - obtention d’une deuxième erreur de reconstruction par comparaison desdites troisième et cinquième images, ledit réseau de neurones convolutif étant appris de manière auto-supervisée en fonction de ladite deuxième erreur de reconstruction. 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.