Procédé, par exemple, procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image (BD-IR) associées à l’habitacle (10-IR) d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile (10) par une caméra (1) consistant à : - fournir (100) une segmentation sémantique (SS-BD) des données d’image (BD-IR), - déterminer (102) au moins une première région associée aux données d’image (BD-IR), par exemple, une région d’avant-plan (REG-1) fondée sur la segmentation sémantique (SS-BD), - déterminer (104) au moins l’un des éléments suivants fondés au moins sur la première région (REG-1) : a) position (1-POS) de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) orientation (1-OR) la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule. Procédé selon la revendication 1, selon lequel fournir (100) la segmentation sémantique (SS-BD) d’au moins l’un des éléments suivants consiste à : a) déterminer (100a) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, en utilisant un réseau neuronal (NN), b) recevoir (100b) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, d’une autre unité, c) appeler (100c) la segmentation sémantique (SS-BD), par exemple, d’une autre unité. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant à : - utiliser (106) la position (1-POS) et/ou l’orientation (1-OR) de la caméra (1) pour au moins l’une des étapes suivantes : a) exploiter (AW) les données d’image (BD-IR), b) vérifier (UEB) l’emplacement d’installation et/ou la position d’installation de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, c) calibrer (KAL) la caméra (1) ou un système ou procédé utilisant les donnés (BD-IR) de la caméra (1). Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant à : - déterminer (110) la première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR) et au moins une autre région (REG-2) associée aux données d’image (BD-IR) en se fondant sur la segmentation sémantique (SS-BD), - déterminer (112) la position (1-POS) de la caméra (1) et/ou l’orientation (1-OR) de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule en s’appuyant sur la première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR) et au moins une autre région (REG-2) associée aux données d’image (BD-IR). procédé selon la revendication 4, Selon lequel La première région (REG-1) ou au moins une autre région (REG-2) caractérisent l’un des éléments suivants : a) région de l’avant-plan (VG-1, VG-2), b) région du fond (HG), * par exemple la région de l’avant-plan (VG1-VG-2) comporte au moins l’un des éléments suivants : a) plafond (B1) de l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) zone de siège (B2, B2’), par exemple, la région de fond (HG) ne comportant ni le ou les plafonds de l’habitacle du véhicule (10-IR), ou l’un ou l’autre zone d’assise. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes consistant à : - exécuter (120) une classification (KLASS) par exemple, par points-image, des données d’image (BD-IR) en plusieurs classes, * par exemple, plusieurs classes caractérisant au moins l’un des éléments suivants de l’habitacle (10-IR) du véhicule, a) le dossier du siège avant, b) le dossier de siège arrière, c) l’assise de siège avant, d) l’assise de siège arrière, e) une fenêtre, f) le plafond, g) la console médiane, h) des personnes i) d’autres objets et en option, utiliser (122) la classification (KLASS), par exemple, pour déterminer (102) au moins une première région (REG-1) associée aux données d’image (BD-IR). Procédé selon la revendication 6, consistant à : - associer (130) les points-image d’un premier groupe (GR-KL-1) de classes à la première région (REG-1) et en option, - associer (132) les points-image d’un second groupe (GR-KL-2) de classes à une ou plusieurs secondes régions (REG-2), * par exemple, les classes du second groupe (GR-KL-2) étant différentes des classes du premier groupe (GR-KL-1) et en option, - consolider (134) la première région (REG-1) ou la seconde région (REG-2). Procédé selon la revendication 7, consistant à : - transformer (135) les données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2) en un vecteur, par exemple, un vecteur-colonne (SV) dont les éléments caractérisent respectivement une région dominante d’une ligne correspondante des données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2), * par exemple, transformer (135) consiste à exécuter (135a) une décision de majorité sur les données d’image d’une ligne respective de données d’image (BE-REG-12) caractérisant la première région (REG-1) et la seconde région (REG-2), - utiliser (137) le vecteur-colonne (SV) pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer (104) la position de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, b) déterminer (104) l’orientation (1-OR), par exemple, l’orientation verticale de la caméra dans l’habitacle (10-IR) du véhicule. Procédé selon au moins l’une des revendications précédentes, consistant au moins en l’un des éléments suivants : - fournir (140) un réseau neuronal (NN), - entraîner (142) le réseau neuronal (NN), - déterminer (144) la segmentation sémantique (SS-BD) des données d’image (BD-IR) avec le réseau neuronal (NN). Procédé, par exemple, procédé implémenté par ordinateur pour entraîner un réseau neuronal (NN) pour la segmentation sémantique de données d’image d’une caméra (1) comprenant les étapes consistant à : - fournir (180) des données d’entraînement (TD) qui comprennent des données d’image associées à un habitacle (10-IR) d’au moins un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile, - entraîner (182) le réseau neuronal (NN) pour une segmentation sémantique (SS-BD) de données d’image associées à un habitacle (10-IR) d’un véhicule, par exemple, d’un véhicule automobile (10) et en option, - utiliser (184) le réseau neuronal (NN) pour déterminer la segmentation sémantique (SS-BD) de données d’image (BD-IR) de la caméra (1). Procédé selon la revendication 10, selon lequel entraîner (182) comprend au moins l’une des étapes suivantes : a) prendre en compte (182a) des véhicules ou des types de véhicules différents, b) prendre en compte (182b) des positions d’installation ou des orientations différentes de la caméra (1), c) prendre en compte (182c) des types différents de caméras ou différentes conditions d’éclairage. Dispositif (200) pour appliquer le procédé selon au moins l’une des revendications précédentes. Support de mémoire (SM) lisible par ordinateur comprenant des instructions (PRG) dont l’exécution par un ordinateur (202) font qu’il applique le procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11. Programme d’ordinateur (PRG) comprenant des instructions qui, par l’exécution du programme (PRG) par un ordinateur (202) le commandent pour exécuter le procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11. Signal de support de données (DCS) que le programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 14 transmet et/ou caractérise. Utilisation (300) du procédé selon au moins l’une des revendications 1 à 11 ou du dispositif (10 ; 200) selon la revendication 12 ou du support de mémoire lisible par ordinateur (SM) selon la revendication 13 ou du programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 14 ou du signal de support de données (DCS) selon la revendication 15 pour au moins l’une des étapes suivantes : a) déterminer (301) la position (1-POS) d’une caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) de véhicule, b) déterminer (302) l’orientation (1-OR) d’une ou des caméras (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, c) exploiter (303) les données d’image de la caméra (1), d) vérifier (304) l’emplacement d’installation ou la position d’installation de la caméra (1) dans l’habitacle (10-IR) du véhicule, e) calibrer (305) la caméra (1) ou le système ou le procédé utilisés pour les données d’image (BD-IR) de la caméra (1), f) augmenter (306) la robustesse vis-à-vis d’un changement de type de caméra, g) faire abstraction (307) d’une scène dans l’habitacle (10-IR) du véhicule.