Système et procédé de contrôle de véhicule à base d’apprentissage machine Il est proposé un dispositif de contrôle (10) pour véhicule (1) équipé de capteurs (200) comprenant un dispositif d’estimation (100) d’une grandeur relative à des objets détectés dans l’environnement du véhicule, le dispositif d’estimation comprenant un module d’apprentissage en ligne (5) utilisant un réseau de neurones (50) pour estimer la grandeur. Le module d’apprentissage (5) comprend : - un module de propagation vers l’avant (51) pour propager des données de capteurs (200) appliquées en entrée du réseau de neurones, et fournir une sortie prédite comprenant une estimation de la grandeur, - un système de fusion (3) pour déterminer une sortie de fusion à partir de valeurs prédites, - un module de rétropropagation (32) pour mettre à jour les poids du réseau de neurone (50), en ligne, en déterminant une fonction de perte représentant l’erreur entre une valeur prédite améliorée de la sortie de fusion et la sortie prédite. Figure pour l’abrégé : [Fig. 1]

A control device is used in a vehicle including a perception system which uses sensors. The perception system includes a device for estimating a variable including a characteristic relating to objects detected in the surrounding area of the vehicle, the estimation device including an online learning module which uses a neural network to estimate the variable. The learning module includes: a forward-propagation module to propagate data from sensors, which data are applied as the input to the neural network, so as to provide a predicted output including an estimate of the variable; a fusion system to determine a fusion output by implementing a sensor fusion algorithm using the predicted values; a back-propagation module to update weights associated with the online neural network by determining a loss function representing the error between an improved predicted value of the fusion output and the predicted output by performing gradient descent back propagation.