Brevet FR3113157A1 — publié le 20220204

Procédé pour la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique, comportant une phase de prédiction consistant à fournir l’image (I) à un réseau de neurones de segmentation (SN) configuré pour prédire une classification des pixels de l’image dans un premier ensemble de classes ; et, à fournir au moins une partie de cette classification à un réseau de neurones de classification (CN), configuré pour prédire un ensemble d’étiquettes pour ladite image à partir de la classification P des pixels ; lesdits réseaux de neurones de segmentation et de classification étant déterminés par une phase d’apprentissage comportant, pour chaque image d’un ensemble d’apprentissage, les première et deuxième étapes ; et la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de ladite image, à partir de la classification des pixels, et l’optimisation des poids des réseaux de neurones, selon un ensemble de fonctions de coût configuré pour, par itération, maximiser la qualité de l’ensemble d’étiquettes en fonction d’étiquettes préalablement établies et associé à l’image, et maximiser la probabilité de ne prédire aucune étiquette pour l’arrière-plan. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Prédiction d’étiquettes pour images numériques notamment médicales et fourniture d’explications associées auxdites étiquettes DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention est relative à la prédiction d’étiquettes, ou labélisation, à associer à des images numériques. Elle s’applique en particulier au domaine des images numériques médicales afin d’en permettre l’utilisation pour le diagnostic automatique ou pour l’aide au diagnostic. CONTEXTE DE L’INVENTION Les techniques de l’intelligence artificielle, et en particulier celles liées aux réseaux de neurones multicouches, permettent de traiter automatiquement les images numériques afin de les associer à des étiquettes, ou classes, qui peuvent être prédéfinies ou bien déterminées dynamiquement en fonction de l’ensemble des images traitées, lors d’une phase d’apprentissage. Une telle approche peut permettre par exemple d’associer automatiquement des pathologies à des images médicales, issues de radiographies, de scanners, de tomographies, d’échographies, d’IRM (Imagerie par Résonance Magnétique), etc. Elle peut également concerner d’autres domaines d’applications de l’imagerie numérique telles que la vidéosurveillance, la vision pour la conduite autonome, etc. dans lesquels il s’agit de caractériser, via ces étiquettes, une scène perçue par une caméra afin, d’éventuellement, enclencher une action (alerte, manœuvre automatique du véhicule, etc.) En général, ces systèmes automatiques reposent sur des réseaux de neurones multicouches (généralement des réseaux de neurones convolutifs). Ceux-ci peuvent être considérés comme des « boites noires », c’est-à-dire qu’après une phase d’apprentissage, ils sont capables de fournir, en réponse à une image numérique, une proposition d’étiquettes, ou classes, sans que l’utilisateur soit en mesure de comprendre comment cette proposition, ou prédiction, a été établie et sur quelles bases. Or, il existe un besoin de pouvoir expliquer ces prédictions et de tracer une chaîne causale, entre les entrées et les sorties d’un système automatique à base d’intelligence artificielle. En effet, un tel système n’étant pas infaillible, l’utilisateur (par exemple le médecin ou le chirurgien dans le cas de l’imagerie médicale) sera en mesure d’analyser le « raisonnement » du système automatique, de comprendre la prédiction et de l’accepter plus aisément. Il existe par ailleurs une tendance générale à proposer des mécanismes explicables pour la classification automatique. Différentes législations se sont penchées sur cette problématique et visent à définir, à promouvoir, sinon imposer dans certains domaines sensibles, des systèmes de classification automatique explicable. L’un des intérêts de cette explicabilité est que certaines réglementations, dont celles de l’Union Européenne, visent à garantir aux utilisateurs finaux de l’Intelligence Artificielle, une explication pour les décisions automatiques qui les concernent. Ces aspects sont notamment décrits dans Goodman B, Flaxman S, « European Union regulations on algorithmic decision-making and a right to explanation » in AI Magazine, 2017 Oct ; 38(3) :50-7 En France, dans son avis publié en juin 2017 sur l’éthique de la recherche en apprentissage machine, la commission CERNA (Commission de réflexion sur l’éthique de la recherche en science et technologies du numérique d’Allistene) définit la notion d’explicabilité de la manière suivante : « expliquer un algorithme est faire comprendre à ses utilisateurs ce qu’il fait, avec assez de détails et d’arguments pour emporter leur confiance ». Dès lors, la conception de mécanismes d’intelligence artificielle explicable (XAI pour « eXplanatory Artificial Intelligence », en anglais) est devenue un sujet de recherche, dans lequel de nombreux acteurs s’impliquent. Gilpin et al., « Explaining explanations : An overview of interpretability of machine learning » in Proc. IEEE DSAA, 2018, Turin, pp. 80-89 en dresse un état des lieux. Toutefois, on doit distinguer sous ce concept général l’interprétabilité et l’explicabilité véritable. Une décision algorithmique est dite explicable s’il est possible d’en rendre compte explicitement à partir de données et caractéristiques connues de la situation. Autrement dit, s’il est possible de mettre en relation les valeurs prises par certaines variables (les caractéristiques) et leurs conséquences sur la prévision, par exemple d’un score, et ainsi sur la décision. Une décision algorithmique est dite interprétable s’il est possible d’identifier les caractéristiques ou variables qui participent le plus à la décision, voire même d’en quantifier l’importance. Par construction, une décision explicable est interprétable. On peut retrouver ces définitions, notamment dans l’article de Gilpin et al., cité ci-dessus. Actuellement, il ne semble pas exister de mécanismes permettant d’atteindre le niveau requis d’explicabilité, sans impact sur ses qualités prédictives. Une première famille de proposition repose sur une analyse a posteriori de l’influence des pixels de l’image sur la prédiction effectuée par le mécanisme de classification automatique de l’image. Toutefois, cette approche ne permet pas d’expliquer précisément les influences détectées. Une autre famille de propositions se base sur des méthodes alternatives aux réseaux de neurones multicouches. Par exemple, des forêts de décision neuronales, constitués de plusieurs arbres de décision neuronaux, ont été proposées. Bien que chaque arbre de décision neuronal soit, dans une certaine mesure, explicable, le fait que la décision finale s’appuie sur un nombre important d’arbres de décision rend malgré tout cette décision finale opaque.. Un objectif de la présente invention est de fournir un mécanisme palliant au moins partiellement les inconvénients précités. Plus particulièrement, selon des modes de réalisation, elle vise à fournir une prédiction automatique et explicable d’étiquettes associées à une image numérique. A cette fin, selon un premier aspect, la présente invention peut être mise en œuvre par un procédé pour la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique, comportant une phase de prédiction consistant à fournir, dans une première étape, ladite image à un réseau de neurones de segmentation configuré pour prédire une classification des pixels de ladite image dans un premier ensemble de classes ; et, à fournir, dans une deuxième étape, au moins une partie de ladite classification à un réseau de neurones de classification, configuré pour prédire un ensemble d’étiquettes p(I) pour ladite image à partir de ladite classification des pixels ; lesdits réseaux de neurones de segmentation et de classification étant déterminés par une phase d’apprentissage comportant, pour chaque image d’un ensemble d’apprentissage, lesdites première et deuxième étapes ; la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de ladite image, à partir de la classification des pixels l’optimisation des poids desdits réseaux de neurones, selon un ensemble de fonctions de coût configuré pour, par itération, maximiser la qualité dudit ensemble d’étiquettes en fonction d’étiquettes préalablement établies et associé à ladite image, et maximiser la probabilité de ne prédire aucune étiquette pour ledit arrière-plan. Suivant des modes de réalisation préférés, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : - la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de ladite image comprend la détermination d’une image occultée, à partir de la classification des pixels, correspondant à l’arrière-plan de l’image, - durant la phase d’apprentissage, on entraine un réseau de neurones auxiliaire de classification afin d’optimiser la classification de ladite image occultée. ledit ensemble de fonctions de coût comporte une fonction de coût globale globale qui s’exprime avec L est une fonction de coût permettant de maximiser la qualité dudit ensemble d’étiquettes en fonction d’étiquettes préalablement établies L’ est une fonction de coût permettant de maximiser la qualité des prédictions dudit réseau de neurones auxiliaire de classification en fonction desdites étiquettes préalablement établies : L occlusion est une fonction de coût permettant de maximiser la probabilité de prédire aucune étiquette pour ladite image occultée ; et L parcimonie est une fonction de coût permettant de maximiser une surface de ladite classification des pixels de l’arrière-plan, et α, β et γ sont des paramètres. ledit réseau de neurones de segmentation est un réseau encodeur-décodeur formé d’un réseau de neurones encodeur et d’un réseau de neurones décodeur, arrangés en cascade. ledit réseau de neurones de classification est constitué de couches de résumé, et de classification. la sortie de ladite couche de classification peut s’exprimer, en fonction d’un vecteur d’entrée z m avec w m,n représentant des poids synaptiques positifs, b n représentant des biais, σ représentant la fonction d’activation des neurones de ladite couche de classification, N représentant le nombre d’étiquettes d’image et M le nombre d’étiquette de pixels. on fournit lors de ladite phase de prédiction, une explication associée à chaque étiquette dudit ensemble d’étiquette. ladite explication est basée sur lesdits poids synaptiques w m,n de ladite couche de classification et sur les sorties desdites couches de résumé. A l’issue de la phase d’apprentissage, des noms sont associés aux cartes de probabilités et, lors de la phase de prédiction, lesdits noms sont fournis avec lesdites explications. Selon un autre aspect, l’invention peut également être mise en œuvre par un programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé précédemment décrit lorsque mis en œuvre par une plateforme de traitement de l’information. Selon un autre aspect, l’invention peut être également mise en œuvre par un dispositif pour la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique, comportant des moyens pour la mise en œuvre du procédé tel que précédemment décrit. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d’un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les dessins annexés illustrent l’invention : La représente schématiquement un exemple de contexte dans lequel peut être mise en œuvre l’invention. La représente schématiquement un autre exemple de contexte dans lequel peut être mise en œuvre l’invention. La illustre schématiquement une architecture fonctionnelle selon un mode de réalisation de l’invention La illustre schématiquement un organigramme fonctionnel selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre de façon schématique un réseau de neurones multicouche tel que pouvant être utilisé dans le cadre d’une mise en œuvre de l’invention La illustre schématiquement une architecture fonctionnelle selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre schématiquement une architecture fonctionnelle selon un mode de réalisation de l’invention comportant une phase d’apprentissage. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION Selon un aspect de l’invention, la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique peut être effectuée par un dispositif qui peut être mis en œuvre par un système de traitement de l’information. Ce système peut notamment être tel qu’illustré en . Dans une première phase, dite d’apprentissage ou d’entraînement, un ensemble 4 d’images numériques 4 1 , 4 2 , 4 3 ..4 k est présenté à un programme informatique 10 mettant en œuvre le procédé selon un mode de réalisation de l’invention. En outre des étiquettes préalablement établies 5, respectivement 5 1 , 5 2 , 5 3 …5 k sont également fournies. Ces étiquettes peuvent avoir été établies manuellement par des opérateurs humains, ou éventuellement, par d’autres procédés. Selon un mode de réalisation, ces images sont des images numériques à deux dimensions. Il peut notamment s’agir d’images numériques médicales issues de radiographies, de scanners, de tomographies, d’échographies, d’IRM (Imagerie par Résonance Magnétique), etc. Toutefois, l’invention peut s’appliquer à des images de dimensions autres, notamment à 1 dimension ou 3 dimensions ou au-delà. La phase d’apprentissage permet de constituer un modèle 11, formé des paramètres internes (poids synaptiques…) des réseaux de neurones mis en œuvre par le programme informatique 10. Ces réseaux de neurones 11, une fois entrainés, peuvent être utilisés lors d’une phase d’exploitation, ou de prédiction : une nouvelle image 3 est fournie au programme informatique 10 qui peut alors déterminer une prédiction d’étiquettes 2. Ce programme informatique 10 peut être mis en œuvre par un dispositif de traitement de l’information 1. Selon un mode de réalisation de l’invention, le dispositif de traitement de l’information peut être de différents types (ordinateur personnel, serveur, terminal de communication, service disponible via un nuage informatique, etc.). Selon un mode de réalisation, le dispositif peut être mis en œuvre par un ensemble de circuits co-localisés dans un serveur centralisé ou repartis au sein d’un serveur reparti ou parmi un ensemble de serveurs. Cet ensemble de serveurs peut comprendre des arrangements de type « fermes de serveurs » ou d’informatique en nuage (« cloud computing »). Notamment, selon un mode de réalisation tel que par exemple illustré en , le programme informatique 10 peut être accessible à distance au travers d’un réseau de communication 7. Ainsi, par exemple, un terminal de communication 6 peut transmettre une image 3 à un dispositif 1 de prédiction d’étiquettes via le réseau de communication 7 et recevoir en réponse une prédiction 2 d’étiquettes. Comme évoqué précédemment, ce dispositif peut être un serveur unique, ou, de façon plus abstraite, un service rendu accessible via une interface notamment de type web et déployé sur une plateforme d’abstraction de type informatique en nuage. Pour la mise en œuvre concrète du dispositif de prédiction d’étiquettes, le terme « circuit » est compris dans la présente demande comme comprenant des éléments matériels éventuellement associés à des éléments logiciels dans la mesure où certains éléments matériels peuvent être programmés. Notamment, le terme circuit comprend des mises en œuvre purement matérielles, sous forme de circuits numériques ou analogues imprimés spécifiquement, des mises en œuvre basés, entièrement ou partiellement, sur des éléments de type microprocesseur ou processeur, qui font l’objet d’une programmation par des instructions logicielles stockées dans une ou plusieurs mémoires associées, etc. Les instructions logicielles peuvent consister uniquement aux instructions nécessaires pour les opérations de base des processeurs (le « firmware ») tandis que les instructions logicielles nécessaires à la réalisation des fonctions des modes de réalisation de l’invention peuvent être stockées soit dans ces mêmes mémoires associées aux processeurs, soit dans des mémoires déportées. Dans ce dernier cas, ces instructions logicielles ne sont présentes dans le circuit que lorsque le circuit est en opération pour réaliser les fonctions selon les modes de réalisation de l’invention. Selon un aspect de l’invention, tel qu’illustré en , le dispositif 10 de prédiction d’étiquettes comprend un premier réseau de neurones de segmentation, SN, et un second réseau de neurones de classification, CN. La illustre sous forme d’organigramme ce procédé en deux étapes : une première étape S1 permet de prédire une classification des pixels de l’image à partir de l’image elle-même, et une deuxième étape S2 permet de prédire une classification de l’image à partir de la classification des pixels. Ces deux étapes se basent sur des réseaux de neurones qui ont fait l’objet d’un entrainement lors d’une phase d’apprentissage S0. D’une façon très macroscopique, les réseaux de neurones multicouches peuvent être vus comme des boîtes noires dont les paramètres internes doivent être ajustés lors d’une phase d’apprentissage, ou d’entrainement, en leur présentant à la fois des données d’entrée et une sortie souhaitée (c’est-à-dire, ici, des étiquette préalablement établies). L’erreur entre cette sortie souhaitée et la sortie « naturelle » du réseau permet d’ajuster légèrement les paramètres pour diminuer l’erreur. En présentant un grand nombre de ces couples « données d’entrée / sortie souhaitée », le réseau apprend à réagir correctement et à fournir une bonne sortie lorsqu’on lui présente de nouvelles données d’entrée, non associées à des étiquetées préalablement établies (et qu’il faut donc prédire). Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones utilisé peut être basé sur un perceptron multicouche. Parmi les réseaux basés sur l’architecture générale du perceptron multicouche, on peut notamment citer les réseaux de neurones convolutifs (ConvNet ou CNN pour « Convolutional Neural Network » en anglais). Le perceptron multicouches (ou « multilayer perceptron », MLP, en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d'entrée L 1 vers la couche de sortie L k uniquement ; il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (« feedforward »). Chaque couche L 1 , L 2 , L 3 …L k est constituée d'un nombre variable de neurones, respectivement n 1 , n 2 , n… n k. Les neurones de la dernière couche (dite « de sortie ») sont les sorties du réseau de neurones et représentative d’une prédiction du modèle en réponse à une entrée fournie sur la couche L 1 . Dans un perceptron multicouches, chaque neurone n i,j est connecté en sortie à la totalité des neurones de la couche suivante L i+1 . Inversement, il reçoit en entrée les sorties de la totalité des neurones de la couche précédente L i-1 . Sur la , par clarté, seules quelques connexions sont représentées par des flèches orientées. Chaque connexion est associée à un poids (ou poids synaptique). L’ensemble des poids forment les paramètres internes du réseau de neurones. Ils doivent être déterminés lors d’une phase d’apprentissage (ou entrainement) et permettent ensuite de prédire des valeurs de sortie, par généralisation, à partir d’un nouveau vecteur d’entrée présenté sur la couche d’entrée L 1 . Chaque neurone n i,j effectue, classiquement, une somme pondérée de ces entrées par les poids des connexions associées puis applique à cette somme une fonction d’activation. Plusieurs techniques existent pour déterminer les paramètres internes du réseau, notamment les poids synaptiques, par apprentissage. On peut notamment citer l’algorithme de la descente du gradient stochastique (DGS ou SGD en anglais pour « Stochastic Gradient Descent »), décrit par exemple dans LeCun, Yann A., et al. " Efficient backprop. Neural networks: Tricks of the trade ”, Springer Berlin Heidelberg, 2012. 9-48. On peut également citer ADAM, décrit initialement dans Diederik P. Kingma and Jimmy Lei Ba. “ Adam: A method for stochastic optimization ”. 2014. arXiv:1412.6980v9, ou bien RMSprop, décrit notamment dans Tijmen Tieleman et Geoffrey Hinton, « Lecture 6.5-rmsprop: Divide the gradient by a running average of its recent magnitude », COURSERA: neural networks for machine learning, 4(2):26–31, 2012. Selon un aspect de l’invention, le premier réseau de neurones est un réseau de neurones de segmentation, SN, configuré pour prédire une classification P(I) des pixels de l’image I. Selon un mode de réalisation, cette classification P(I) associe à chaque pixel (x,y) de l’image I un vecteur P x,y représentant l’ensemble des prédictions P m,x,y du pixel (x,y) d’être associé à l’étiquette , où M est le nombre possible d’étiquettes pour les pixels d’images. On peut écrire ]. Autrement dit, P(I) forme un tenseur à trois dimensions. On peut aussi définir cette classification comme un ensemble de M cartes de probabilité P m , avec , représentant la prédiction de chacun des pixels (x,y) de l’image d’être associé à l’étiquette m. Selon un mode de réalisation, on considère que les étiquettes de pixels sont mutuellement exclusives. On peut donc écrire : Cette classification P(I) définit une segmentation de l’image, c’est-à-dire un ensemble de groupes de pixels, ou segments d’images, chaque segment correspondant à une classe distincte. Comme il sera vu plus loin, un des enjeux de certains modes de réalisation de l’invention consiste à conférer un sens sémantique à ces classes. Ce sens, associé à chaque classe, permettra ensuite d’expliquer la prédiction d’étiquettes d’image. Cette classification P(I) des pixels, prédite par le réseau de segmentation SN, est ensuite fournie à un réseau de classification CN, configuré pour prédire un ensemble d’étiquettes p(I) pour ladite image, à partir de cette classification de pixels. Selon un mode de réalisation, cette classification p(I) associe à l’image I un vecteur de prédictions ] avec N étant le nombre d’étiquettes pouvant être associés à l’image I. Chaque valeur p n de ce vecteur p(I) indique une probabilité que l’image soit associée à l’étiquette n. Selon un mode de réalisation, les étiquettes ne sont pas mutuellement exclusives, c’est-à-dire que plusieurs étiquettes peuvent être prédites pour une même image I. Lors de phase d’apprentissage S0, qui sera détaillée plus loin, on considère, pour chaque image de l’ensemble d’apprentissage, un vecteur δ(I) d’étiquettes On peut alors écrire : Le nombre N d’étiquettes pour les images I et le nombre M d’étiquettes pour les pixels peuvent être différents. Selon un mode de réalisation de l’invention, on considère une carte de probabilité particulière, P 1 (étiquette m = 1), comme représentative de l’arrière-plan de l’image. Selon un mode de réalisation, le réseau de neurones de segmentation SN est mis en œuvre par un réseau encodeur-décodeur. Un tel réseau encodeur-décodeur peut se décomposer, ainsi qu’illustré en en un réseau de neurones encodeur EN et un réseau de neurones décodeur DN, arrangés en cascade de sorte que les sorties du premier réseau, EN, soient fournies en entrée du second réseau DN. Une telle architecture est par exemple décrite dans Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T., « U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation » , in Proc. MICCAI, octobre 2015, Munich, pp. 234-241. Cette approche consiste à transformer les données d’entrée en les encodant dans un vecteur intermédiaire qui représente un ensemble d’états internes, puis à décoder ce vecteur intermédiaire en le « projetant » vers un vecteur de sortie, ici les prédictions des étiquettes de pixels P(I). On peut écrire SN=DN o EN, où « o » est l’opérateur de combinaison de fonctions, et SN, DN, EN représentent les fonctions associées aux réseaux de neurones SN, DN, EN respectivement. Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau encodeur EN peut être le réseau EfficientNet, tel que défini dans l’article « EfficientNet : Rethinking model scaling for convolutional neural networks » de Tan, M., Le, Q. V., in Proc. ICML, juin 2019. Ce réseau EfficientNet est un réseau de neurones de type convolutif (CNN pour Convolutive Neural Network en anglais). Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de segmentation SN est défini de type « Feature Pyramid Network » (FPN) selon l’article « Feature Pyramid Networks for object detections » de Lin T.Y., Dollar, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., Belongie, S., in Proc. CVPR, pp. 936-944, juillet 2017. Ce type de réseau pyramidal est utilisé en reconnaissance de formes dans des images numériques afin de détecter des objets ou caractéristiques indépendamment de leur échelle de représentation dans l’image. Il repose sur un réseau convolutif, qui peut classiquement être ResNet ou autre. En particulier, des cartes de caractéristiques (ou « feature maps » selon la terminologie anglaise) sont produites à différentes résolutions. Ces cartes sont ensuite redimensionnées à la résolution de l’image I considérée puis concaténées. Une couche finale de convolution permet alors d’obtenir le tenseur P(I). D’autres types de réseaux de neurones encodeur-décodeur peuvent bien évidement être utilisés pour mettre en œuvre le réseau de segmentation SN. Le réseau FPN a été choisi pour sa rapidité de convergence et pour ses performances liées à son indépendance à la résolution des caractéristiques détectées (et qui sont utilisées pour la prédiction d’étiquettes de pixels). Notamment, d’autres types de réseau pourront être choisis en fonction, par exemple, du contexte d’application ou de la disponibilité de nouvelles architectures de réseaux de neurones. Dans la mesure où les étiquettes de pixels sont mutuellement exclusives, on peut utiliser une fonction d’activation softmax pour la dernière couche convolutive : En sortie de ce réseau décodeur DN, on obtient donc un tenseur P(I) exprimant la classification des pixels de l’image I. Ce tenseur peut être vu comme un ensemble de M cartes de probabilités P m . Chaque carte de probabilité P m correspond à un « segment » de l’image, c’est-à-dire à un ensemble de pixels (x,y) qui sont considérés comme correspondant à une même valeur sémantique. Chaque valeur P m,x,y correspond à la probabilité de ce pixel x,y d’être associé à l’étiquette m, et donc d’appartenir au segment correspondant à la carte P m . Ces probabilités P m,x,y forment les données d’entrée du réseau de classification CN qui sera expliqué plus loin. Comme évoqué précédemment, on peut supposer que chaque pixel (x,y) n’est associé qu’à une classe et que les étiquettes de pixels sont mutuellement exclusive. Autrement dit, à partir de ce tenseur P(I), on peut affecter une unique classe à chaque pixel, en choisissant l’indice m qui maximise la valeur de P m,x,y pour le pixel (x,y). Dans ce tenseur binarisé, chaque pixel (x,y) n’est associé à une valeur non nulle du tenseur que pour une unique valeur de . Comme il sera vu plus tard, le réseau de neurones de segmentation SN est entrainé de sorte qu’une de ces cartes de probabilités, arbitrairement P 1 , correspond à l’arrière-plan de l’image I. Les autres cartes de probabilités forment donc l’avant-plan de l’image I. La classification issue du réseau de segmentation SN, formée par ces autres cartes de probabilités P m , avec , est ensuite fournie à un réseau de neurones de classification CN. Ce réseau de classification est configuré pour prédire un ensemble d’étiquettes p(I) pour l’image I à partir de la classification P des pixels. On peut écrire p(I) = CN(P(I)) = (CN o SN)(I), où « o » est l’opérateur de combinaison de fonctions. Selon un mode de réalisation, le réseau de neurones de classification CN est choisi pour être simple afin de faciliter l’explicabilité des prédictions p(I). En particulier, il peut comprendre deux couches : une couche de « résumé » Π (« summary layer » selon la terminologie habituelle en langue anglaise), et une couche de classification Δ. La couche de résumé vise à représenter chaque carte de probabilités P m par une valeur unique. Différentes mises en œuvre sont possibles pour déterminer cette valeur unique. Selon un mode de réalisation, cette valeur unique peut être la moyenne, qui est proportionnelle à la surface couverte par chaque étiquette de pixels. Selon un mode de réalisation, cette valeur unique peut être la valeur maximale de la carte sur l’ensemble des pixels x,y. On peut alors écrire : Dans la mesure où le premier mode de réalisation peut engendrer des problématiques de sur-segmentation, le second mode de réalisation est préféré. Selon un mode de réalisation, la couche de classification Δ peut être un ensemble de couches denses, dans lequel les poids synaptiques sont positifs. Selon un autre mode de réalisation, la couche de classification peut être mise en œuvre par un arbre de décision dérivable. Selon un mode de réalisation, la couche de classification ne comporte qu’une unique couche dense, avec des poids positifs. L’unicité du nombre de couches permet d’améliorer l’explicabilité des prédictions d’images. De même, la contrainte de positivité permet l’explicabilité de la contribution de chaque étiquette de pixels : la prédiction des étiquettes d’image p(I) est définie comme une somme pondérée des prédictions maximales pour chaque étiquette de pixel, chaque prédiction maximale étant pondérée par un poids positif pouvant être interprété comme un niveau de confiance. Cette couche de classification Δ peut être définie par : représentent des poids synaptiques positifs, b n représentent des biais, et est une fonction d’activation. z m représente les entrées, c’est-à-dire la sortie ou valeur des neurones de la couche précédente Π. Dans la mesure où les étiquettes d’image ne sont pas mutuellement exclusives, on peut choisir comme fonction d’activation la fonction sigmoïde : On obtient ainsi en sortie N prédictions d’étiquettes d’image, parmi lesquelles on peut déterminer un ensemble d’étiquettes en fonction de la valeur p n . En particulier, on peut choisir parmi les valeurs p n celles qui dépassent un seuil prédéfini, ou bien les quelques meilleures, etc. La valeur p n associée à chaque étiquette quantifie un degré de confiance, ou de vraisemblance. Elle peut être présentée en résultat à l’utilisateur comme indicateur. Selon un mode de réalisation, afin d’améliorer l’explicabilité des prédictions d’étiquettes d’image effectuées, on met en place une phase d’apprentissage S0 configurée pour attribuer une valeur sémantique aux cartes de probabilités P m . Comme évoqué précédemment et ainsi que représenté en , la phase d’apprentissage S0 consiste à fournir des images 4 1 , 4 2 , 4 3 … 4 k d’un ensemble d’apprentissage 4. Chacune de ces images est associé à des étiquettes d’image préalablement établies, respectivement 5 1 , 5 2 , 5 3 … 5 k . k est ici la cardinalité de l’ensemble d’apprentissage 4. Un des aspects de l’invention consiste à permettre l’apprentissage et la détermination de l’ensemble des paramètres des réseaux de neurones, afin d’améliorer l’explicabilité des prédictions p m tout en conservant de bonnes performances de prédiction et de convergence. Une difficulté pour la conception d’un mécanisme pour mettre en œuvre cette phase d’apprentissage est que bien qu’on peut disposer d’étiquettes δ(I) préalablement établies pour les images, nous ne pouvons pas disposer de telles étiquettes préétablies pour les pixels. Pour ce faire, ainsi que précédemment évoqué, on peut entrainer le réseau de neurones de segmentation SN de sorte qu’une de ces cartes de probabilités, arbitrairement P 1 , corresponde à l’arrière-plan de l’image I. Les autres cartes de probabilités forment donc l’avant-plan de l’image I. La illustre l’enchaînement des étapes fonctionnelles selon un mode de réalisation de l’invention. Les flèches en trait plein illustrent les enchainements mis en en place en phases de prédiction S1, S2 (ou d’exploitation), tandis que les flèches et blocs en pointillés illustrent ceux mis en place uniquement lors de la phase d’entrainement S0. Ainsi, pour toute image I de l’ensemble d’apprentissage, on effectue les étapes précédemment décrites de prédiction d’une classification P des pixels, par le réseau de segmentation SN, puis de prédiction d’un ensemble d’étiquette p(I) pour l’image à partir de la classification P des pixels, par le réseau de classification CN. On définit une contrainte qui doit être respectée par le réseau de neurones : Si on fournit une image de fond I, c’est-à-dire à laquelle aucune étiquette d’image n’est associée, ou encore pour laquelle Alors, le réseau de segmentation SN ne doit prédire que des étiquettes de pixels de fond, c’est-à-dire de carte de probabilité P 1. Afin de respecter cette contrainte, le procédé comprend donc la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de l’image, à partir de la classification des pixels P(I). La localisation correspond à la constitution d’un segment d’images correspondant à l’arrière-plan. Cet arrière-plan, comme il sera vu plus loin, correspond à des zones sans valeur sémantique et qui ne peuvent donc pas être utilisées pour la prédiction d’étiquettes d’image. En particulier, selon un mode de réalisation, cette détermination de la localisation comprend la détermination d’une image occultée Î à partir de la classification P 1 des pixels, correspondant à l’arrière-plan de l’image. Selon un mode de réalisation, on optimise les poids desdits réseaux de neurones, selon un ensemble de fonctions de coût configuré pour, par itération sur les images de l’ensemble d’apprentissage, maximiser la qualité dudit ensemble d’étiquettes p(I) en fonction d’étiquettes préalablement établies et associé à ladite image et maximiser la probabilité de prédire aucune étiquette pour ladite image occultée. Cette image occultée Î peut être déterminée comme suit : Ce produit peut se faire élément par élément, dans le cas d’une image à plusieurs plans, notamment une image en couleur. Un mécanisme d’occlusion est décrit dans un contexte différent dans l’article « Visualizing and understanding convolutional networks » de M. D. Zeiler, R. Fergus, in Proc. ECCV, pp. 818-833, septembre 2014. Dans cet article, on balaie un masque carré au-dessus de l’image et, pour chaque position du masque, une image occultée est créée et traitée par le réseau de classification. On retient alors les positions du masque qui perturbent la classification. Le mécanisme d’occlusion décrit peut être considéré comme une amélioration de celui proposé par M. D. Zeiler et R. Fergus dans lequel le masque est adapté à chaque image et on obtient donc une unique image occultée à traiter par le réseau de classification. Cette approche permet un gain en rapidité (une seule inférence) et en précision (échelle du pixel plutôt que du masque carré). En outre, contrairement à ce qui est décrit dans cet article, le mécanisme d’occlusion mis en œuvre selon un mode de réalisation de l’invention n’est effectué que lors de la phase d’apprentissage S0. Egalement, il est mis en œuvre que dans le but d’optimiser l’apprentissage de la carte de probabilité P 1 . Ainsi, l’apprentissage vise à d’une part traiter l’image I avec comme objectif de lui affecter la ou les bonnes étiquettes d’images p(I), et d’autre part de traiter l’image occultée Î avec comme objectif de lui affecter aucune étiquette, ce qui traduit le fait que tous les pixels pertinents sont bien occultés. Dans le cas d’imagerie médicale, on obtient ainsi une carte de probabilités P 1 optimisée de telle sorte que toutes les lésions soient supprimées de l’image occultée Î. L’image occultée doit répondre à deux propriétés qui doivent faire objet d’une optimisation pendant la phase d’apprentissage : l’image occultée doit toujours être perçue comme une image d’arrière-plan, quel que soient les étiquettes préalablement établies pour l’image I. Cela indique que tous les pixels concernés ont été correctement occultés (propriété de sensibilité de l’occlusion) ; la carte de probabilité P 1 doit représenter une surface aussi étendue que possible. Autrement dit, l’image complémentaire doit être aussi parcimonieuse que possible, c’est-à-dire qu’elle doit comporter des pixels aussi épars que possible (propriété de la spécificité de l’occlusion). Afin d’optimiser la première propriété (i), l’image occultée Î doit être fournie à un réseau de neurones de classification CN’, et la carte d’arrière-plan P 1 doit être optimisée, par apprentissage, de sorte à ce que Î soit prédite comme arrière-plan. Selon un mode de réalisation, les réseaux de neurones CN o SN peuvent être utilisés pour ce faire. Toutefois, l’optimisation de (CN o SN)(Î) ne va pas seulement impacter la détection des pixels d’arrière-plan mais également l’ensemble de la classification. Aussi, selon un mode de réalisation, un réseau de neurones de classification CN’ est mis en œuvre, pendant la phase d’apprentissage, afin d’isoler les deux convergences dans une branche auxiliaire de classification. On peut supposer que le réseau encodeur EN réalise une séparation de l’arrière-plan et de l’avant plan, de sorte qu’il peut être utilisé pour l’optimisation de l’arrière-plan. La branche auxiliaire de classification se compose donc des réseaux EN et CN’, c’est-à-dire (CN’ o EN). La réutilisation du réseau encodeur EN permet notamment de réduire la complexité de l’entrainement. La couche " top activation " produit le tenseur à la frontière entre la partie encodeur et la partie décodeur du réseau de segmentation SN. On considère que c'est dans ce tenseur que l'on trouve l'information de plus haut niveau sémantique et donc, le mieux à même de permettre une classification de l'image. Aussi, le réseau de neurones auxiliaire de classification CN’ peut prendre pour entrée le tenseur en sortie du réseau encodeur EN, c’est-à-dire le tenseur produit par la couche " top activation ". Le réseau de neurones auxiliaire de classification CN’ peut être constitué d’une couche de type " global average pooling" (moyenne globale des cartes d’activation), suivie d’une couche dense classique. Tout comme le réseau de classification CN, ce réseau auxiliaire a une sortie non mutuellement exclusive. Si T=EN(I), la sortie du réseau CN’(T) peut s’écrire : où est la fonction sigmoïde, précédemment décrite, et et représentent les poids synaptiques et les biais, respectivement et L est le nombre de composantes de la couche d’entrée (ou en sortie du réseau encodeur EN). La branche CN’ o EN forme donc une branche de classification pour classifier les images occultées, afin d’optimiser la classification des images d’arrière-plan. Afin de permettre l’optimisation correcte des poids synaptiques (et des biais) pendant la phase d’apprentissage S0, des fonctions de coûts (ou « loss functions » en anglais) doivent également être définies. Le but principal du mécanisme proposé consiste à classifier correctement les étiquettes d’images. Une fonction de coût est donc définie afin de mesurer la convergence entre les prédictions d’étiquettes p(I) fournies et les étiquettes préalablement établies δ(I), avec On peut utiliser une fonction de coût L basée sur une entropie croisée (ou « cross entropie » en anglais). On peut la définir par : avec p(I)=CNoSN(I). Pour la branche auxiliaire de classification CN’oEN, on peut définir une fonction de coût ’ également basée sur une entropie croisée. On peut la définir, de la même façon que la fonction de coût , par l’équation : Une autre fonction de coût est définie afin d’optimiser l’apprentissage du réseau auxiliaire de classification CN’ afin qu’il converge vers le respect de la première propriété de l’image occultée Î (sensibilité de l’occlusion). Pour une image d’arrière-plan, on peut écrire : Cette expression indique qu’aucune étiquette d’image n’est attribuée à une image d’arrière-plan. Typiquement, dans le cas de l’imagerie médicale, cela signifie qu’aucune pathologie ne peut être associée à une image qui ne comporte pas de lésions. La fonction de coût L occlusion permettant d’optimiser la sensibilité de l’occlusion peut être basée sur une norme euclidienne. Elle peut par exemple s’écrire : Une autre fonction de coût, L parcimonie peut être définie afin de contrôler l’apprentissage du réseau de neurones SN afin d’optimiser le respect de la seconde propriété de l’image occultée (c’est-à-dire la propriété de la spécificité de l’occlusion). Cette fonction de coût permet de maximiser une surface de la classification P 1 des pixels ou, inversement, de minimiser celle de la classification des pixels d’avant-plan. Cette fonction de coût L parcimonie peut par exemple être une norme 1 sur les prédictions des cartes de probabilités P m , avec fournies par le réseau de neurones SN. Cette fonction de coût peut s’écrire : L’ensemble de fonctions de coût peut en outre comporter une fonction de coût globale L globale . Cette fonction de coût globale peut se baser sur l’ensemble des fonctions de coût précédemment décrites et servir à la convergence des différents réseaux de neurones lors de la phase d’apprentissage. Ainsi, à chaque itération sur l’ensemble d’apprentissage, on peut donc utiliser cette fonction de coût globale L globale qui peut s’exprimer, par exemple : dans laquelle α, β et γ sont des paramètres réglant les contributions respectives des différentes fonctions de coûts dans la fonction de coût globale L globale Cette fonction de coût globale permet la convergence par rétro-propagation des gradients des erreurs déterminées par la fonction de coût afin de déterminer, itérativement, les poids synaptiques des différents réseaux de neurones, de sorte à optimiser les différentes contraintes mesurées par les contributions L, L’, L occlusion et L parcimonie . Les paramètres α, β et γ peuvent être déterminés de façon expérimentale. Il s’avère que le paramètre γ est le plus sensible et peut servir à régler un compromis entre la qualité de la classification des images (attribution des étiquettes d’images) et la qualité de la classification des pixels (attribution des étiquettes des pixels), permettant l’explicabilité. Comme dit précédemment, l’attribution des étiquettes de pixels P(I) ainsi que le support exclusif de la prédiction des étiquettes d’images p(I) sur ces étiquettes de pixels P(I) permet l’explicabilité des prédictions des étiquettes d’images. En effet, il peut suffire de considérer les contributions des cartes de prédiction P(I) ayant conduite à une prédiction p(I) pour apporter, à un utilisateur, une bonne compréhension (c’est-à-dire sémantique) des éléments ayant conduit à la prédiction : ces cartes de prédiction peuvent être affichées, au besoin, de sorte à montrer explicitement les ensembles de pixels ayant permis la prédiction. Chaque ensemble de pixels correspond, normalement, à une lésion unique, si la classification s’est bien déroulée. Selon un mode de réalisation, lorsqu’une image I est fournie, on obtient, par inférence, une prédiction p(I), qui est un vecteur de N prédictions d’étiquettes p n , ainsi que M-1 cartes de probabilités P m pour les étiquettes de pixels. Selon un mode de réalisation de l’invention, on fournit lors de la phase de prédiction, une explication associée à chaque étiquette de l’ensemble d’étiquette. Ainsi, il est possible pour un utilisateur de comprendre les raisons qui ont amené l’attribution des étiquettes aux images numériques. Selon un mode de réalisation, ces explications peuvent se baser à la fois sur les étiquettes de pixels (c’est-à-dire les cartes probabilités) ainsi que sur les poids synaptiques w m,n des couches de classification Δ. Ces poids synaptiques indiquent la contribution de chaque étiquette de pixel dans l’attribution des étiquettes d’image. Selon un mode de réalisation, on peut mettre en œuvre la procédure suivante : Les M-1 pixels qui maximisent la prédiction des cartes de probabilités P m peuvent être présentés à l’utilisateur. On note i 2 , i 3 …i M les intensités, ou valeurs, (positives) de ces pixels. Ain d’expliquer la prédiction d’étiquette d’image p n , ces intensités peuvent être multipliées, respectivement, par les poids (également positifs) , , … . Chaque produit est représentatif du poids de l’étiquette de pixels m dans la prédiction p n . A l’issue de la phase d’apprentissage S0, des experts peuvent en outre indiquer des noms aux cartes de probabilités P m . Auquel cas, ces noms peuvent être utilisés afin d’indiquer les causes de la prédiction p n en sus, ou à la place de, numéro de l’étiquette de pixel m associée. Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et au mode de réalisation décrits et représentés, mais est défini par les revendications. Elle est notamment susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. Procédé pour la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique, comportant une phase de prédiction consistant à fournir, dans une première étape (S1), ladite image (I) à un réseau de neurones de segmentation (SN) configuré pour prédire une classification P des pixels de ladite image dans un premier ensemble de classes ; et, à fournir, dans une deuxième étape (S2), au moins une partie de ladite classification à un réseau de neurones de classification (CN), configuré pour prédire un ensemble d’étiquettes p(I) pour ladite image à partir de ladite classification P des pixels ; lesdits réseaux de neurones de segmentation et de classification étant déterminés par une phase d’apprentissage (S0) comportant, pour chaque image d’un ensemble d’apprentissage (TS), lesdites première (S1) et deuxième étapes (S2) ; la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de ladite image, à partir de la classification des pixels l’optimisation des poids desdits réseaux de neurones, selon un ensemble de fonctions de coût configuré pour, par itération, maximiser la qualité dudit ensemble d’étiquettes p(I) en fonction d’étiquettes préalablement établies et associé à ladite image, et maximiser la probabilité de ne prédire aucune étiquette pour ledit arrière-plan. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la détermination d’une localisation de l’arrière-plan de ladite image comprend la détermination d’une image occultée Î, à partir de la classification P 1 des pixels, correspondant à l’arrière-plan de l’image, Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, durant la phase d’apprentissage, on entraine un réseau de neurones auxiliaire de classification (CN’) afin d’optimiser la classification de ladite image occultée. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit ensemble de fonctions de coût comporte une fonction de coût globale globale qui s’exprime avec L est une fonction de coût permettant de maximiser la qualité dudit ensemble d’étiquettes p(I) en fonction d’étiquettes préalablement établies L’ est une fonction de coût permettant de maximiser la qualité des prédictions dudit réseau de neurones auxiliaire de classification (CN’) en fonction desdites étiquettes préalablement établies : L occlusion est une fonction de coût permettant de maximiser la probabilité de prédire aucune étiquette pour ladite image occultée ; et L parcimonie est une fonction de coût permettant de maximiser une surface de ladite classification P 1 des pixels, et α, β et γ sont des paramètres. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones de segmentation (SN) est un réseau encodeur-décodeur formé d’un réseau de neurones encodeur (EN) et d’un réseau de neurones décodeur (DN), arrangés en cascade. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones de classification (CN) est constitué de couches de résumé Π, et de classification Δ. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la sortie de ladite couche de classification peut s’exprimer, en fonction d’un vecteur d’entrée z m Avec w m,n représentant des poids synaptiques positifs, et σ représentant la fonction d’activation des neurones de ladite couche de classification. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on fournit lors de ladite phase de prédiction, une explication associée à chaque étiquette dudit ensemble d’étiquette. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite explication est basée sur lesdits poids synaptiques w m,n de ladite couche de classification Δ et sur les sorties desdites couches de résumé Π. Dispositif pour la prédiction d’étiquettes associées à une image numérique, comportant des moyens pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes.