Procédé de prédiction de panne d’un composant d’un premier véhicule (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par ledit premier véhicule (10) via une liaison sans fil ; - projection (42) desdites premières données dans un espace représentatif d’occurrences d’un ensemble de codes défauts d’une première partie d’un ensemble de deuxièmes véhicules (11), ladite première partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits sans panne, dudit ensemble de deuxièmes véhicules ayant un niveau d’occurrences dudit ensemble de codes défauts inférieur à un niveau d’occurrences dudit ensemble de codes défaut d’une deuxième partie dudit ensemble de deuxièmes véhicules, ladite deuxième partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits avec panne, dudit ensemble de deuxième véhicules ; - détermination (43) d’un ensemble de premières caractéristiques représentatives dudit premier véhicule (10) à partir d’un résultat de ladite projection (42) ; - prédiction (44) d’une probabilité de panne dudit composant en alimentant un modèle de prédiction de panne avec lesdites premières caractéristiques, ledit modèle de prédiction de panne ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage (20) à partir de deuxièmes données représentatives d’un ensemble de deuxièmes codes défauts obtenus pour ledit ensemble de deuxièmes véhicules (11), ledit espace ayant été déterminé lors de ladite phase d’apprentissage (20). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape d’apprentissage dudit modèle de prédiction de panne, ladite étape d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - identification (201) de chaque deuxième véhicule de ladite première partie et de chaque deuxième véhicule de ladite deuxième partie à partir de données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de composants d’au moins une partie dudit ensemble de deuxièmes véhicules et à partir de données représentatives de configuration de chaque deuxième véhicule dudit ensemble de deuxièmes véhicules ; - réception desdites deuxièmes données ; - pour chaque deuxième code défaut dudit ensemble, détermination d’une première occurrence d’existence dudit deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de ladite première partie et d’une deuxième occurrence d’existence dudit deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de ladite deuxième partie à partir desdites deuxièmes données ; - sélection (202) d’au moins une partie des deuxièmes codes défaut dudit ensemble par comparaison, pour chaque deuxième code défaut dudit ensemble, de ladite première occurrence d’existence avec ladite deuxième occurrence d’existence, un deuxième code défaut étant sélectionné lorsque ledit résultat indique une différence entre ladite deuxième occurrence d’existence et ladite première occurrence d’existence supérieure à un seuil déterminé ; - détermination (203) dudit espace à partir desdites premières occurrences d’existence pour ladite au moins une partie des deuxièmes codes défauts sélectionnés ; - projection desdites deuxièmes données dans ledit espace ; - détermination (204) d’un ensemble de deuxièmes caractéristiques représentatives dudit ensemble de deuxièmes véhicules à partir d’un résultat de ladite projection ; et - génération (205) dudit modèle de prédiction de panne par classification desdites deuxièmes caractéristiques. Procédé selon la revendication 2, pour lequel la détermination (203) dudit espace comprend une transformation des premières occurrences d’existence en composantes principales par méthode d’analyse en composantes principales appliquée auxdites premières occurrences d’existence. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit espace est formé de 10 composantes principales obtenues de ladite transformation. Procédé selon l’une des revendications 3 à 4, pour lequel lesdites premières et deuxièmes caractéristiques comprennent : - une valeur correspondant à un logarithme d’une valeur absolue dudit résultat de ladite projection auquel est ajouté 1 ; - un résultat d’un produit de convolution entre lesdites composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution de 3 premières composantes principales parmi lesdites composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution desdites 3 premières composantes principales et d’un logarithme de chacune desdites 3 premières composantes principales ; et - un résultat d’un produit de convolution des logarithmes desdites 3 premières composantes principales. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, pour lequel chaque code défaut dudit ensemble de premiers codes défauts et dudit ensemble de deuxièmes codes défauts correspond à un code défaut détecté pendant une phase de vie déterminée du premier véhicule (10) et de chaque deuxième véhicule (11), respectivement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de transmission de données représentatives d’une alerte lorsque ladite probabilité de panne atteint un seuil déterminé. 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. Dispositif (3) de prédiction de panne d’au moins un composant d’un premier véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.