Procédé de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule, ledit modèle de prédiction ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de données d’apprentissage obtenues d’un ensemble de premiers véhicules (11), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - collecte (41) de données de validation représentatives d’indicateurs associés à au moins un deuxième véhicule et mesurés par ledit au moins un deuxième véhicule pour chaque jour d’une pluralité de jours successifs temporellement ; - détermination (42) d’une séquence de résultats de prédiction de panne (201) dudit composant par prédiction, pour chaque jour de ladite pluralité de jours, d’une probabilité de panne dudit composant en alimentant ledit modèle de prédiction de panne des données de validation (21 à 26) associées audit chaque jour et à un ensemble de jours de ladite pluralité de jours précédant temporellement ledit chaque jour ; - détermination (43) d’une information représentative de fiabilité dudit modèle de prédiction de panne en fonction d’une information représentative d’une variabilité des résultats de prédiction dans ladite séquence (201). Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable lorsque les résultats de prédiction dans ladite séquence (201) sont selon une courbe non monotone et ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable lorsque les résultats de prédiction dans ladite séquence (201) sont selon une courbe monotone croissante (202). Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel chaque résultat de prédiction de panne de ladite séquence appartient à un ensemble de résultats de prédiction de panne comprenant : - un premier résultat correspondant à une prédiction de panne pour ledit composant ; et - un deuxième résultat correspondant à une prédiction d’une absence de panne pour ledit composant. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de ladite pluralité correspond audit premier résultat, le résultat de prédiction pour chaque jour de ladite pluralité succédant audit jour déterminé correspond audit premier résultat. Procédé selon la revendication 3 ou 4, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de ladite pluralité correspond audit premier résultat, le résultat de prédiction pour au moins un jour de ladite pluralité succédant audit jour déterminé correspond audit deuxième résultat. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit au moins un deuxième véhicule n’appartient pas à l’ensemble de premiers véhicules. Procédé selon l’une revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de transmission de paramètres représentatifs dudit modèle de prédiction à destination d’au moins un troisième véhicule lorsque ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel, ledit composant correspondant à une batterie, lesdites indicateurs appartiennent à un ensemble d’indicateurs comprenant : - indicateur représentatif d’un code défaut ; - indicateur représentatif d’une décharge de la batterie ; - indicateur représentatif d’une durée de trajet ; - indicateur représentatif d’une distance de trajet. 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 contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de 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 8.