Procédé de détermination d’une profondeur par un système de vision monoscopique embarqué dans un véhicule (10) en mouvement, le système de vision monoscopique comprenant une première caméra (11) apte à coopérer avec au moins une deuxième caméra (12) d’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 ladite première caméra (11) dudit ensemble de caméras respectivement à un premier instant temporel d’acquisition et à un deuxième instant temporel d’acquisition ; - détermination (23) de troisièmes données représentatives d’un déplacement de la première caméra (11) entre ledit premier instant temporel d’acquisition et ledit deuxième instant temporel d’acquisition en fonction desdites première et deuxième données ; - prédiction (24) de premières profondeurs associées à un premier ensemble de pixels de ladite première image par ledit système de vision monoscopique à partir d’un premier modèle de prédiction appris et supervisé par un système stéréoscopique composé de la première caméra (11) et de la au moins une deuxième caméra (12), lesdites premières profondeurs étant prédites en fonction desdites premières données ; - rectification (25) desdites première et deuxième images en fonction desdites troisièmes données pour obtenir respectivement une première image rectifiée et une deuxième image rectifiée ; - détermination de valeurs de disparité (26) associées à un deuxième ensemble de pixels de ladite première image rectifiée correspondant à un ensemble de pixels de ladite deuxième image rectifiée ; et - prédiction (27) de deuxièmes profondeurs associées audit deuxième ensemble de pixels par un système de vision pseudo-stéréoscopique composé de la première caméra (11) en mouvement à partir d’un deuxième modèle de prédiction appris et supervisé par ledit système de vision monoscopique, lesdites deuxièmes profondeurs étant prédites en fonction desdites valeurs de disparité et en fonction d’une distance séparant des positions de la première caméra (11) au premier instant temporel d’acquisition et au deuxième instant temporel d’acquisition, ladite distance étant déterminée à partir desdites troisièmes données. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une supervision dudit deuxième modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la deuxième profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant en outre les étapes de : - prédiction (28) de troisièmes profondeurs associées à un ensemble de pixels de la deuxième image par ledit système de vision monoscopique à partir dudit premier modèle de prédiction, lesdites troisièmes profondeurs étant prédites en fonction desdites deuxièmes données ; - détermination (30) d’un masque d’objets dynamiques associé à ladite première image et représentatif d’un troisième ensemble de pixels de la première image associés à un objet en mouvement dans ladite scène tridimensionnelle, l’apprentissage dudit deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction dudit masque d’objets dynamiques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une étape de détermination (29) d’un premier 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 deuxième image à partir desdites premières et deuxièmes données, l’apprentissage dudit deuxième modèle de prédiction étant en outre fonction dudit premier masque de visibilité. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre les étapes de : - réception (31) de quatrièmes données représentatives d’une troisième image acquise par ladite au moins une deuxième caméra (12) audit premier instant temporel d’acquisition ; - prédiction (32) de quatrièmes profondeurs associées à un cinquième ensemble de pixels de la première image par ledit système de vision stéréoscopique à partir desdites premières et troisièmes données, l’apprentissage dudit premier modèle de prédiction étant en outre fonction desdites quatrièmes profondeurs. Procédé selon la revendication 5, pour lequel une supervision dudit premier modèle de prédiction est obtenu par minimisation d’une fonction de perte définie par la fonction suivante : avec : - la première profondeur prédite pour un pixel de la première image, et - la quatrième profondeur prédite pour un pixel de la première image. Procédé selon l’une des revendications 5 à 6, comprenant en outre une étape de détermination (33) d’un deuxième masque de visibilité associé à ladite première image et représentatif d’un sixième ensemble de pixels de la première image ayant au moins un pixel correspondant dans ladite troisième image à partir desdites premières et quatrièmes données, l’apprentissage dudit premier modèle de prédiction étant en outre fonction dudit deuxième masque de visibilité. 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 (4) de détermination d’une profondeur par un système de vision 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 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (4) selon la revendication 9.