Procédé d’aide à la navigation comportant une prédiction d’une position d’un agent, ladite prédiction comportant : l’acquisition d’un ensemble de mesures (20) liées au déplacement dudit agent ; la détermination de ladite position par calibration d’un filtre de Kalman étendu appliqué sur ledit ensemble de mesures (20), ladite calibration comprenant une quantification d’une divergence par rapport à une distribution courante des incertitudes associées aux mesures. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite quantification sert au calcul d’un gradient naturel permettant de mettre à jour la distribution des incertitudes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit filtre de Kalman étendu est paramétré par au moins une matrice de covariance déterminée en optimisant un critère d’optimisation donné par descente de gradient naturel Procédé selon la revendication précédente dans lequel ladite au moins une matrice de covariance, R, est factorisée sous la forme R=L.L T où L est une seconde matrice, et dans lequel l’optimisation est effectuée sur ladite au moins une seconde matrice. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite optimisation a lieu en amont de la mission dudit agent, de sorte que ladite au moins une matrice de covariance est fixe durant ladite mission. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite descente de gradient naturel est effectuée sur ladite au moins une seconde matrice. Procédé selon la revendication précédente dans lequel ledit gradient naturel est exprimé par : dans lequel représente le gradient euclidien dudit critère d’optimisation, C, en fonction de ladite au moins une matrice de covariance, R, et représente ledit gradient naturel. Procédé selon la revendication 4, dans lequel ladite optimisation a lieu pendant ladite mission de sorte que ladite au moins une matrice de covariance est dynamiquement adaptée en fonction dudit ensemble de mesure (20). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite optimisation est effectuée au moyen d’un module d’adaptation (132) prenant en entrée ledit ensemble de mesures (20) et dont les paramètres sont déterminés par ladite descente de gradient naturel. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit gradient naturel est approximé par l’expression : dans laquelle est le gradient euclidien dudit critère d’optimisation C en fonction de ladite au moins une matrice de covariance, R, représente le gradient euclidien de ladite au moins une seconde matrice, L, par rapport auxdits paramètres, , et représente ledit gradient naturel Programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes. Dispositif (10) de prédiction d’une position d’un agent, comprenant un processeur adapté pour l’acquisition d’un ensemble de mesures (20) liées au déplacement dudit agent et pour mettre en œuvre un filtre de Kalman étendu (11) adapté pour la détermination de ladite position par calibration d’un filtre de Kalman étendu appliqué sur ledit ensemble de mesures (20), ladite calibration comprenant une quantification d’une divergence par rapport à une distribution courante des incertitudes associées aux mesures