Procédé de classification d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule en circulation, ladite image, dite image d’entrée, étant présentée en entrée d’un réseau de neurones entrainé pour fournir un identifiant de classe de situation routière, le réseau de neurones comprenant un encodeur et un décodeur, l’encodeur fournissant un vecteur de caractéristiques formé de caractéristiques utilisées pour associer un identifiant de classe de situation routière à l’image d’entrée, le vecteur de caractéristiques étant défini dans un espace de caractéristiques dont la dimension est inférieure à celle de l’image d’entrée, le décodeur fournissant une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques, le réseau de neurones étant entrainé au cours d’une phase d’apprentissage par minimisation d’une fonction de perte, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes pour chaque image courante d’un ensemble d’images de situations routières présentées en entrée du réseau de neurones : - obtention (31), en sortie de l’encodeur et pour l’image courante, d’un vecteur de caractéristiques (z) défini dans l’espace de caractéristiques ; - obtention (32), à partir du réseau de neurones et pour l’image courante, d’un identifiant de classe de situation routière (y) ; - obtention (33), en sortie du décodeur et pour l’image courante, d’une image reconstruite ( ; - obtention (34), à partir du réseau de neurones et pour l’image reconstruite, d’un identifiant de classe de situation routière ( ) ; - la fonction de perte par image courante dépendant d’une première donnée (CE) et d’une deuxième donnée (R1), la première donnée (CE) étant représentative d’une non-correspondance entre l’identifiant de classe de situation routière (y) obtenu pour l’image courante et l’identifiant de classe de situation routière ) obtenu pour l’image reconstruite et la deuxième donnée étant représentative d’une erreur de reconstruction entre l’image courante et l’image reconstruite ; le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur du véhicule comprend les étapes suivantes : - obtention (35), à partir du réseau de neurones entrainé, d’un vecteur de caractéristiques (z) défini dans l’espace de caractéristiques pour l’image d’entrée ; - vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières ; - si l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, obtention (37), à partir du réseau de neurones entrainé, d’un identifiant de classe de situation routière (y) à partir du réseau de neurones pour l’image d’entrée. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle l’étape de vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - obtention (361), en sortie du décodeur et pour l’image d’entrée, d’une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques (z) obtenu pour l‘image d’entrée ; - calcul (362) d’une erreur de reconstruction entre l’image d’entrée et l’image reconstruite ; - l’image d’entrée étant considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si l’erreur de reconstruction est inférieure à une valeur seuil. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’étape de vérification (36) que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - mémorisation (363) d’un vecteur somme obtenu en sommant des vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images courantes de l’ensemble d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage ; - calcul (364) de distances entre des éléments du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée et des éléments correspondants du vecteur somme mémorisé ; - l’image d’entrée est considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si au moins une distance est inférieure à une valeur seuil. Procédé selon l’une des revendication précédentes, pour lequel la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée et de la deuxième donnée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel la fonction de perte est régularisée par une troisième donnée (R2) représentative de courbure au niveau de minimas d’une courbe définie dans l’espace des caractéristiques par les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images de l’ensemble d’images de situations routières. Procédé selon la revendication 5, pour lequel la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée, de la deuxième donnée et de la troisième donnée. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de classification d’image de situation routière comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.