Procédé de détection (1) d’un être vivant (o), caractérisé en ce que ledit procédé de détection (1) comprend : - l’acquisition d’une pluralité d’images (I) dans une fenêtre temporelle (w), chaque image (I) comprenant une série de données (p) auxquelles sont associées une position (Po), une puissance (Pu) et une vitesse (v), - la construction d’une première base de données (DS) de données instantanées (Fi) à partir de la pluralité d’images (I), lesdites données instantanées (Fi) étant basées sur ladite position (Po), ladite puissance (Pu) et ladite vitesse (v) de chaque donnée (p) de chaque image (I) acquise dans ladite fenêtre temporelle (w), - la construction d’une deuxième base de données (DS’) de données temporelles (Ft) à partir de ladite pluralité d’images (1), lesdites données temporelles (Ft) étant calculées à partir d’un signal périodique (S) de chaque image (I) relevé sur une fenêtre de temps mouvante (w’), - l’application de ladite première base de données (DS) et de ladite deuxième base de données (DS’) en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique (ML), - l’exécution dudit modèle d’apprentissage automatique (ML), - l’établissement d’une classification (Cl) par ledit modèle d’apprentissage automatique (ML) quant à la présence/absence d’un être vivant (o), - en fonction de ladite classification (Cl), la transmission d’une information correspondante (D) à une unité de gestion (ECU). Procédé de détection (1) selon la revendication 1, selon lequel les données instantanées (Fi) sont : - des valeurs moyennes de ladite position (Po) et/ou de ladite puissance (Pu) et/ou de ladite vitesse (v0) desdites données (p) de chaque image (I), ou - des variances desdites données (p) de chaque image (I). Procédé de détection (1) selon la revendication 1 ou la revendication 2, selon lequel ledit modèle d’apprentissage automatique (ML) est un modèle supervisé. Procédé de détection (1) selon la revendication précédente, selon lequel ledit modèle supervisé est une machine à vecteurs de support ou une forêt aléatoire. Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ledit signal périodique (S) est une respiration ou un battement de cœur. Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ledit être vivant (o) est de type adulte, enfant, ou animal. Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ladite fenêtre temporelle (w) est d’environ cinq secondes. Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel les données temporelles (Ft) sont une puissance maximum (Pmax) ou une variation de phase (Δ) dudit signal périodique (S). Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel la construction de ladite deuxième base de données (DS’) comprend : - la mise dans une mémoire tampon (B) des données temporelles (Ft) pour obtenir une pluralité de valeurs temporelles (Vt), - la suppression de la composante continue (DC) desdites valeurs temporelles (Vt), - l’application d’une Transformée de Fourier (FFT) sur lesdites valeurs temporelles (Vt) pour obtenir des valeurs fréquentielles (Vf), - à partir desdites valeurs fréquentielles (Vf), l’extraction d’une valeur maximum (Max) dans une plage de fréquences donnée (I_Bth). Procédé de détection (1) selon la revendication précédente, selon lequel ladite plage de fréquences donnée (I_Bth) est une plage de fréquences de respiration ou une plage de fréquences de battements de cœur. Procédé de détection (1) selon la revendication 9 ou la revendication 10, selon lequel la construction de ladite deuxième base de données (DS’) comprend en outre : - la normalisation desdites valeurs fréquentielles (Vf) avant ladite extraction de ladite valeur maximum (Max). Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ladite pluralité d’images (I) est obtenue à partir d’ondes reçues (r) par une entité d’émission/réception d’ondes (210) d’un capteur (21). Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ladite fenêtre de temps mouvante (w’) est de trois images (I) par seconde. Procédé de détection (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel ledit procédé de détection (1) est un procédé de détection d’un être vivant (o) à l’intérieur d’un véhicule (2). Système de détection (Sys) d’un être vivant (o), caractérisé en ce que ledit système de détection (Sys) comprend : - (a) un capteur (21) configuré pour acquérir une pluralité d’images (I) dans une fenêtre temporelle (w), chaque image (I) comprenant une série de données (p) auxquelles sont associées une position (Po), une puissance (Pu) et une vitesse (v), - (b) une unité de traitement (4) configurée pour : - construire une première base de données (DS) de données instantanées (Fi) à partir de la pluralité d’images (I), lesdites données instantanées (Fi) étant basées sur ladite position (Po), ladite puissance (Pu) et ladite vitesse (v) de chaque donnée (p) de chaque image (I) acquise dans ladite fenêtre temporelle (w), - construire une deuxième base de données (DS’) de données temporelles (Ft) à partir de ladite pluralité d’images (I), lesdites données temporelles (Ft) étant calculées à partir d’un signal périodique (S) de chaque image (I) relevé sur une fenêtre de temps mouvante (w’), - appliquer ladite première base de données (DS) et ladite base de données (DS’) en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique (ML), - exécuter ledit modèle d’apprentissage automatique (ML), - (c) ledit modèle d’apprentissage automatique (ML) configuré pour être exécuté et établir une classification (Cl) quant à la présence/absence d’un être vivant (o), - ladite unité de traitement (4) étant en outre configurée pour en fonction de ladite classification (Cl), transmettre une information correspondante (D) à une unité de gestion (ECU).