L'invention concerne une méthode de modélisation d’un système de refroidissement des batteries tractrices (1) d’un véhicule basée sur un procédé d’apprentissage d’au moins un réseau neuronal configuré pour produire une pluralité de corrélations chacune avec un paramètre différent représentatif des conditions de fonctionnement du système de refroidissement des batteries (1) sur la base d’une mesure de ces paramètres en conditions opérationnelles dudit véhicule, dans lequel au moins une de ladite pluralité de corrélations est une corrélation linéaire. [Fig 1] MODÉLISATION D’UN CLIMATISEUR AUTOMOBILE PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ Domaine technique de l’invention L'invention concerne, de façon générale, le domaine technique des systèmes de climatisation pour véhicule automobile. L’invention se rapporte plus spécifiquement à un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule hybride ou complètement électrique. La présente invention concerne une modélisation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule basée sur l’apprentissage d’un réseau neuronal à partir de paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement mesurées en conditions réelles sur des véhicules tests. Elle concerne en outre la régularisation d’un système de refroidissement par réseau neuronal entraîné sur la base de données mesurées sur des véhicules tests en conditions réelles. L’invention s’applique aux systèmes refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule hybride ou complètement électrique, et aux systèmes de refroidissement combiné des batteries tractrices et de l’habitacle de tels véhicules. État de la technique antÉrieure Les systèmes de refroidissement ou climatiseur se présentent comme un système d’écoulement multi-phase avec des transitions de phase entre vapeur et liquide. Bien que ces systèmes soient connus depuis plusieurs dizaines d’années, leur modélisation est encore de nos jours un défi majeur dans la recherche scientifique. Les modélisations connues d’un système de refroidissement ou climatiseur se basent sur la modélisation physique de chacun des composants du système. C’est-à-dire un compresseur, une valve d’expansion, un condensateur, et un évaporateur. Cette méthode de modélisation nécessite une instrumentation et des essais spéciaux pour chacun de ces composants. Ainsi, un système de modélisation numérique d’un climatiseur se compose des modèles physiques de chacun de ces composants pour pouvoir effectuer une simulation. Ainsi, les méthodes de la modélisation connues présentent deux inconvénients principaux. En premier, les méthodes de la modélisation connues nécessitent une instrumentation et des essais spécifiques pour chacun des composants du climatiseur. Ils sont donc coûteux en temps et financièrement. En outre, les plages des paramètres de fonctionnement testés ne correspondent pas complètement aux cas d’utilisation réelle de ces climatiseurs. Parmi les valeurs des paramètres testés, certaines ne se retrouvent pas dans la réalité, alors que des valeurs des paramètres de fonctionnement se rencontrant en utilisation réelle ne sont pas testées. Le deuxième inconvénient des méthodes de la modélisation connues réside en leur fiabilité. En effet, il est en pratique impossible de développer un modèle sans simplifications importantes. Par exemple, les coefficients de transfert de chaleur de l’évaporateur et du condensateur sont généralement considérés comme constants. Cependant, ces coefficients dépendent fortement de la proportion vapeur/liquide dans le mélange de fluide traversant ces échangeurs de chaleur. Il n’est donc pas encore connu de modélisation permettant une simulation fiable couvrant pour tous les cas d’utilisation. En l’absence d’une modélisation fiable d’un climatiseur, une évaluation de la performance d’un climatiseur n’est possible qu’après son intégration dans un véhicule du fait des difficultés techniques et économiques évoquées ci-dessus. Il existe donc un besoin pour une modélisation fiable et ne nécessitant pas de simplification substantielle des paramètres environnementaux de la batterie à refroidir, et réaliste en termes de coût et de temps pour les essais. La présente invention a pour but de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’état de la technique en proposant notamment une méthode de modélisation basée sur l’apprentissage automatique supervisé d’un réseau neuronal à partir d’une base de données composée de valeurs de paramètres représentatifs de l’environnement de fonctionnement, et des performances du climatiseur mesurées en conditions réelles lors d’essais de véhicules. À cet effet, il est proposé, selon un premier aspect de l'invention, un procédé d’apprentissage d’au moins un réseau neuronal configuré pour produire une pluralité de corrélations chacune avec un paramètre différent représentatif des conditions de fonctionnement d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule sur la base d’une mesure de ces paramètres en conditions opérationnelles dudit véhicule, et dans lequel préférentiellement au moins une de ladite pluralité de corrélations est une corrélation linéaire. Grâce à une telle méthode d’apprentissage, l’invention profite des essais du véhicule pour accumuler les données nécessaires au développement de la méthode d’apprentissage. Basée sur les résultats des tests du véhicule réel, cette méthode de modélisation ne nécessite aucune simplification des paramètres physiques du système de refroidissement. Cette méthode couvre tous les cas d’utilisation. Le modèle développé est donc valable pour toutes les plages des paramètres pertinents. En outre, le coût de développement de cette méthode est faible, en particulier parce que les tests du climatiseur sont combinés avec d’autres tests véhicule. Préférentiellement, des données d’entrée correspondent auxdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement et au moins une donnée de sortie correspond à une puissance d’un évaporateur du système de refroidissement. Avantageusement, un premier desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement correspond à une vitesse d’un flux d’air, un deuxième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement correspond à une température d’un fluide calorifique, un troisième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement correspond à une vitesse d’un compresseur, et/ou un quatrième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement correspond à une température ambiante. Il est proposé, selon un deuxième aspect de l'invention, un ensemble de modèles de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule mis en œuvre par ordinateur, obtenu selon le procédé décrit ci-dessus. Il est proposé, selon un troisième aspect de l'invention, un procédé de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule comprenant la mise en œuvre d’un ensemble de modèles obtenus selon le procédé décrit ci-dessus. Selon ce procédé, il est produit un résultat de corrélation avec une pluralité de paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement d’un système de refroidissement, et une valeur de la puissance de l’évaporateur. Il est proposé, selon un quatrième aspect de l'invention, un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé décrit ci-dessus. Il est proposé, selon un cinquième aspect de l'invention, un dispositif de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule selon le procédé décrit ci-dessus, et comprenant un module d’acquisition d’une pluralité de paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement, et au moins un réseau neuronal entraînés selon le procédé d’apprentissage décrit ci-dessus. Avantageusement, l’au moins un réseau neuronal comprend au moins deux couches d’au moins quatre noeuds neuronaux chacune. Préférentiellement, les paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement d’un système de refroidissement forment les données d’entrée de l’au moins un réseau neuronal, et la puissance de l’évaporateur en forme la sortie. Il est proposé, selon un sixième aspect de l'invention, un support de stockage lisible par ordinateur apte à stocker des instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif tel que décrit ci-dessus permet la mise en œuvre du procédé de simulation décrit ci-dessus. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention sont mis en évidence par la description ci-après d’exemples non limitatifs de réalisation des différents aspects de l’invention. brÈve description des figures La description se réfère aux figures annexées qui sont aussi données à titre d’exemples de réalisation non limitatifs de l’invention : la montre une vue schématique d’un système de refroidissement pour batterie tractrice ; la illustre un graphique montrant l’influence de la vitesse d’un véhicule sur la température d’un fluide calorifique ; et la illustre un graphique montrant la relation entre la température du fluide calorifique et la température ambiante lorsque le véhicule est stationné. description DÉTAILLÉE d’un mode de rÉalisation La montre schématiquement un système de refroidissement de la batterie tractrice d’un véhicule hybride ou entièrement électrique (non illustré). Le système de refroidissement des batteries 1 comprend un premier circuit 2 parcouru par un fluide calorifique. Ce premier circuit 2 traverse un refroidisseur de batterie 3. Le refroidisseur de batterie permet de transférer la chaleur générée par la batterie au fluide calorifique du premier circuit 2. Le fluide calorifique transporte la chaleur de la batterie vers une surface d’échange thermique d’un évaporateur 4. L’évaporateur 4 fait partie d’un deuxième circuit 5 dans lequel circule un fluide réfrigérant. Le fluide réfrigérant, dont le sens de circulation est indiqué par une flèche 6, entre dans l’évaporateur 4 en phase liquide et en ressort en phase gazeuse. La chaleur du fluide calorifique du premier circuit 2 absorbée par le fluide réfrigérant du deuxième circuit 5 dans l’évaporateur 4 permet l’évaporation du fluide réfrigérant. Selon que l’on souhaite conserver une différence de température importante entre les deux fluides dans tout l’évaporateur 4 ou avoir une différence de température entre les deux fluides décroissante entre l’entrée de l’évaporateur 4 et sa sortie, le fluide calorifique traversera l’évaporateur dans le sens contraire du fluide réfrigérant ou dans le même sens. Dans l’exemple de mise en œuvre de l’invention décrit ici, le liquide réfrigérant du deuxième circuit 5 et le liquide calorifique du premier circuit 2 circulent dans le même sens dans l’évaporateur 4. Le fluide réfrigérant sortant de l’évaporateur 4 en phase gazeuse est comprimé par un compresseur 7 situé en aval de l’évaporateur 4. La haute pression du fluide réfrigérant en phase gazeuse sortant du compresseur 7 favorise sa transition en phase liquide au travers d’un condenseur 8 situé en aval du compresseur 7. La chaleur transportée par le fluide réfrigérant est transférée à l’air ambiant au niveau du condenseur 8 lors du changement de phase du fluide réfrigérant. Un flux d’air traverse le condenseur 8. Ce flux d’air est généré par la vitesse du véhicule et/ou par un ventilateur 9. Ce ventilateur 9 est en général constitué par un groupe motoventilateur d’un radiateur (non illustré) qui assure également le refroidissement du moteur thermique si le véhicule est un véhicule hybride. En aval du condenseur 8, le fluide réfrigérant passe au travers d’une valve d’expansion 10 afin d’en réduire la pression et de favoriser son évaporation au travers de l’évaporateur 4. Les méthodes de modélisation connue des systèmes de refroidissement, tels que celui décrit ci-dessus, nécessitent la modélisation individuelle de chacun des composants du système. C’est-à-dire le compresseur 7, la valve d’expansion 10, le condenseur 8, et l’évaporateur 4. Une telle modélisation nécessite de faire des simplifications substantielles, par exemple en considérant comme constants les coefficients de transfert de chaleur de l’évaporateur 4 et du condenseur 8. Cependant, ces coefficients dépendent fortement de la proportion du mélange vapeur/liquide dans ces échangeurs de chaleur ce qui implique que ces modélisations ne sont pas fiables. La méthode de modélisation de l’invention utilise quant à elle un apprentissage automatique supervisé d’un réseau neuronal (non illustré). Le processus de développement du modèle du système de refroidissement de la batterie tractrice 1 est décrit ci-dessous. Dans le développement d’un véhicule, différentes phases de tests ont lieu chacune avec un véhicule présentant des niveaux de développement et de fonctionnalités différents. Afin d’accumuler les données qui sont nécessaires à l’apprentissage du réseau neuronal, le système de refroidissement 1, ou climatiseur est installé par exemple dans un véhicule d’un B-sample (échantillon B en français) sur la base des données indiquées par le fournisseur du climatiseur. Le véhicule du B-sample (non illustré) correspond à un prototype de base avec une fonctionnalité de conduite complète et un degré de maturité élevé. Ainsi, il est possible lors des tests habituels du véhicule B-sample de tester en parallèle le climatiseur et d’accumuler ainsi des données d’utilisation réelle du véhicule dans toutes les situations de conduite. C’est très important d’accumuler ces données au niveau du véhicule dans lequel le climatiseur est installé, car la configuration de l’implantation des composants du climatiseur dans le véhicule, et la vitesse de celui-ci durant les différentes phases de conduite influencent considérablement le fonctionnement du climatiseur. Pendant les tests du véhicule B-sample dans différentes situations de roulage (par exemple à vitesse maximale, en pente…) ou de recharge des batteries tractrices (charge rapide, environnement du véhicule stationné…), les valeurs des paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement des batteries du véhicule sont enregistrées après avoir été mesurées pour calculer la puissance de refroidissement de l’évaporateur 4. En effet, la quantité de chaleur produite par les batteries devant être dans sa quasi-totalité absorbée au niveau de l’évaporateur 4, la puissance de celui-ci déterminera le calibrage du climatiseur. Pour calculer la puissance de refroidissement de l’évaporateur, on utilise la formule mathématique suivante : Dans cette formule mathématique : - Q_évap indique la puissance de refroidissement de l’évaporateur 4, - c indique la chaleur spécifique du fluide calorifique du refroidisseur de la batterie 3, - m correspond au débit du fluide de refroidissement, - T entrée est la température du fluide calorifique entrant dans l’évaporateur 4 qui est sensiblement égale à la température de sortie du refroidisseur des batteries 3, - T sortie est la température du fluide calorifique à la sortie de l’évaporateur 4 qui est sensiblement égale à la température d’entrée du refroidisseur des batteries 3. Après avoir accumulé suffisamment de données expérimentales lors des tests du véhicule B-sample, un modèle de l’apprentissage automatique supervisé du réseau neuronal qui permet de modéliser le climatiseur, est développé avec ces données. En données d’entrée du réseau neuronal, on utilise, par exemple la vitesse du véhicule, la vitesse du ventilateur 9, la vitesse du compresseur 7, la température ambiante au niveau du radiateur du véhicule et du condenseur 8, et la température d’entrée du fluide calorifique dans le refroidisseur des batteries 3. La donnée de sortie de ce réseau neuronal est la puissance de l’évaporateur 4 ou P évap . Différents types de réseaux neuronaux peuvent être utilisés, tels qu’un perceptron multicouche. Pour décrire le processus de développement du modèle d’apprentissage automatique du réseau neuronal, les différentes corrélations entre les données d’entrée et la puissance de l’évaporateur 4 sont réduites à une combinaison de quatre corrélations linéaires. Néanmoins, un plus grand nombre de corrélations est possible avec plus de paramètres et en utilisant un réseau neuronal comprenant plus de neurones. De même, des corrélations non linéaires peuvent être utilisées si nécessaire pour approcher au mieux l’évolution du paramètre à corréler. La première corrélation linéaire utilise la somme de la vitesse du véhicule et de la vitesse du ventilateur 9 qui conjointement déterminent la vitesse du flux d’air traversant le radiateur du véhicule et le condenseur 8. La deuxième corrélation linéaire utilise la température du fluide calorifique dans le premier circuit 2 au niveau du refroidisseur des batteries 3 qui favorise une meilleure performance du climatiseur. La troisième corrélation linéaire utilise la température ambiante, qui défavorise la performance du climatiseur. La quatrième corrélation linéaire utilise la vitesse du compresseur 7. Cette modélisation réduite à ces quatre paramètres permet d’obtenir les données d’entrées et de sortie pour développer le modèle de l’apprentissage automatique souhaité. Ainsi, il est montré qu’avec une architecture de réseau neuronale simple à 2 couches et 4 nœuds neuronaux dans chaque couche, un modèle peut-être rapidement développé présentant une erreur quadratique moyenne négligeable. Néanmoins, il est possible d’utiliser plus de paramètres expérimentaux provenant des tests du véhicule B-sample avec une architecture de réseau neuronal plus complexe et des corrélations plus élaborées que la corrélation linéaire. Pour montrer l’effet de l’utilisation de ce modèle d’apprentissage automatique dans la modélisation du climatiseur, un calcul est effectué pour la température du fluide calorifique au niveau refroidisseur des batteries 3. Le transfert de chaleur entre le refroidisseur des batteries 3 et l’évaporateur 4 est donné par la loi physique suivante : où Q est la chaleur transférée, c’est-à-dire Q évap pour la quantité de chaleur absorbée à l’évaporateur 4, et Q bat pour la quantité de chaleur absorbée au niveau du refroidisseur des batteries 3, c est la chaleur spécifique du fluide calorifique, m˙ est le débit du fluide calorifique, ∆T est la différence des températures entre l’entrée et la sortie de l’évaporateur 4 ou du refroidisseur des batteries 3. Les valeurs des coefficients c et m sont choisies pour des plages de températures réelles. Une simulation transitoire est construite avec les équations suivantes qui sont résolues par algorithme: [Math 3] , Les graphiques de la et de la illustrent l’influence de la vitesse du véhicule et de la température ambiante. La montre l’évolution de la température du fluide calorifique dans le premier circuit 2 , qui est représentative des performances du climatiseur, en fonction de la vitesse du véhicule qui varie considérablement durant les différentes phases de conduite. La montre la détérioration des performances du climatiseur du fait de l’augmentation de la température du fluide calorifique lors d’un chargement rapide avec le véhicule en stationnement durant lequel la température de l’environnement du climatiseur s’échauffe. Une des fonctions du climatiseur dans un véhicule comprenant une batterie tractrice est de refroidir le fluide calorifique dans le refroidisseur des batteries 3. Ainsi, la température à l’entrée du refroidisseur 3 après avoir été refroidie dans l’évaporateur 4, est significative des performances du climatiseur. Même avec un modèle réduit aux paramètres indiqués ci-dessus les influences de la vitesse du véhicule et de la température ambiante sur les performances du climatiseur sont démontrées de manière qualitative. En effet, le diagramme de la montre bien l’évolution des performances du climatiseur en fonction de la vitesse de conduite. Une vitesse plus haute augmente la vitesse du flux d’air traversant le condenseur 8 et par conséquent augmente les performances du climatiseur sans changement de la consommation électrique du climatiseur. Le diagramme de la montre quant à lui une situation de charge de batterie durant laquelle le véhicule est stationné. L’environnement du climatiseur s’échauffe et la performance du climatiseur se détériore sans diminution de la puissance électrique de charge de la batterie. Comme indiqué dans la description qui précède, les différents aspects de l’invention peuvent-être mis en œuvre selon le contexte dans des variantes de configuration différentes de celles décrites ci-dessus. Par exemple, un réseau neuronal comprenant plus de deux couches avec plus de quatre neurones chacune peut être utilisé. De même, le climatiseur peut être utilisé pour le refroidissement d’une batterie tractrice d’un véhicule hybride ou d’un véhicule entièrement électrique. Procédé d’apprentissage d’au moins un réseau neuronal configuré pour produire une pluralité de corrélations chacune avec un paramètre différent représentatif des conditions de fonctionnement d’un système de refroidissement des batteries tractrices (1) d’un véhicule sur la base d’une mesure de ces paramètres en conditions opérationnelles dudit véhicule ; et dans lequel préférentiellement au moins une de ladite pluralité de corrélations est une corrélation linéaire. Procédé d’apprentissage d’au moins un réseau neuronal selon la revendication précédente, caractérisé en ce que des données d’entrée correspondent auxdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) et au moins une donnée de sortie correspondant à une puissance d’un évaporateur (4) du système de refroidissement (1). Procédé d’apprentissage d’au moins un réseau neuronal selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - un premier desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) correspond à une vitesse d’un flux d’air ; - un deuxième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) correspond à une température d’un fluide calorifique ; - un troisième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) correspond à une vitesse d’un compresseur(7) ; et/ou - un quatrième desdits paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) correspond à une température ambiante. Ensemble de modèles de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule mis en œuvre par ordinateur, obtenu selon le procédé d’une des revendications précédentes. Procédé de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule comprenant la mise en œuvre d’un ensemble de modèles obtenus selon le procédé d’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il est produit : - un résultat de corrélation avec une pluralité de paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) ; et - une valeur de la puissance de l’évaporateur (4). Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé d’une des revendications 1à 3 et 5. Dispositif de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule selon le procédé de la revendication 5, caractérisé en ce qu’il comprend : - un module d’acquisition d’une pluralité de paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) ; et - au moins un réseau neuronal entraîné selon le procédé d’une des revendications 1 à 3. Dispositif de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’au moins un réseau neuronal comprend au moins deux couches d’au moins quatre noeuds neuronaux chacune. Dispositif de simulation d’un système de refroidissement des batteries tractrices d’un véhicule selon l’une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que : - les paramètres représentatifs des conditions de fonctionnement du système de refroidissement (1) forment les données d’entrée de l’au moins un réseau neuronal ; et - la puissance de l’évaporateur (4) en forme la sortie. Un support de stockage lisible par ordinateur apte à stocker des instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif selon l’une des revendications 7 à 9 permet la mise en œuvre du procédé selon la revendication 5.