Brevet FR3144360A1 — publié le 20240628

Il est proposé un système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif (10) mettant en œuvre une fonction d’apprentissage, appliquée à un ensemble de données comprenant : un bloc d’initialisation (142) pour déterminer individus d’entrainement et individus voisins issus de ; un bloc d’inférence (144) pour déterminer prédictions , chacune associée à un individu , déterminée via mesures de similarité définies selon des différences entre des espaces latents d’entrainement et voisin, déterminés en appliquant une fonction de mapping de paramètres d’apprentissage aux individus et ; un bloc de rétropropagation (148) pour mettre à jour les paramètres , via des gradients de prédictions et des mesures respectivement par rapport aux mesures et à l’espace ; le système déterminant une représentation de l’espace en utilisant les paramètres mis à jour. Figure pour l’abrégé : [Fig. 2] Système et procédé de réduction de dimensionnalité utilisant un apprentissage de données multidimensionnelles par filtrage collaboratif La présente invention concerne de manière générale le domaine de réduction de dimensionnalité, et en particulier un système et un procédé de réduction de dimensionnalité utilisant un apprentissage non-supervisé d’un ensemble de données multidimensionnelles par filtrage collaboratif. Un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif utilise une mesure de similarité optimisé. Il existe des systèmes connus d’apprentissage de données appliqués à la réduction de dimensionnalité d’un ensemble de données multidimensionnelles depuis un espace initial vers un espace de projection, tels que les systèmes implémentant la méthode TSNE (ou ‘ t-distributed stochastic neighbor embedding’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante) décrite dans l’article “Visualizing data using t-sne” de L. Maaten et al. 2008, Journal of machine learning research, pages 2579–2605, ou la méthode UMAP (ou ‘ Uniform Manifold Approximation and Projection’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante) décrite dans l’article “Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction” de L. McInnes et al. 2018, Umap: arXiv preprint arXiv:1802.03426. Cependant ces systèmes connus utilisent un principe d’ajustement d’un compromis entre le « non-déchirement » et le « non-recollement » des données depuis l’espace initial vers l’espace de projection. Ce compris permet d’assurer que des points de données proches représentés dans l'espace initial ne se retrouvent pas éloignés dans l'espace de projection, et inversement. Un tel compromis de déchirement/recollement (ou attraction/répulsion) est complexe à ajuster ou optimiser, et induit en particulier des représentations réduites (représentations visuelles d’espaces de projection) très différentes suivant les paramétrisations possibles de l’algorithme d’apprentissage implémentant la méthode choisie. De ce fait, les représentations réduites obtenues au moyen de tels systèmes connus sont plus ou moins fidèles à une topologie initiale associée à l’espace initial de l’ensemble de données multidimensionnelles. Par ailleurs, l’utilisation d’un tel compromis déchirement/recollement influence la capacité de l'algorithme mis en œuvre à converger vers une représentation réduite exploitable, ce qui requiert un grand nombre d'itérations d'apprentissage. En outre, les méthodes TSNE et UMAP sont des transformations qui nécessitent d’être ré-entrainées à l’insertion de nouvelles données. Il existe ainsi un besoin pour un système et un procédé capable d’améliorer l’apprentissage de données, appliqué en particulier à un ensemble de données multidimensionnelles pour générer une solution de réduction de dimensionnalité. La présente invention vient améliorer la situation en proposant un système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif comprenant au moins une source de données et un dispositif d’apprentissage de données apte à recevoir un ensemble de données initial issu de la source de données. Le dispositif est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage. La fonction d’apprentissage comprend : - un bloc d’initialisation configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , les individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; - un bloc d’inférence configuré pour déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un des individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping aux d’individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; - un bloc de rétropropagation configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient de l’ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé. Le système comprend en outre un module d’exploitation configuré pour déterminer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping , la représentation étant déterminée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée. Dans des modes de réalisation, l’ensemble de données initial peut comprendre une pluralité d’individus initiaux . La fonction de voisinage peut comprendre, pour chaque individu d’entrainement : - une détermination de mesures de distance entre l’individu d’entrainement et chacun des individus initiaux ; - une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée. Le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir d’une fonction de détermination de plus proches voisins utilisant un critère de connectivité et la comparaison, tel que . La génération de la pluralité d’individus voisins peut être effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage . Avantageusement, les mesures de similarité peuvent être déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel. Dans des modes de réalisation, la fonction d’apprentissage peut comprendre en outre un bloc de comparaison configuré pour déterminer et évaluer valeurs d’erreur à partir des ensembles de prédiction . Le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des valeurs d’erreur , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée, et générer un point arrêt de la fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale . Le dispositif d’apprentissage de données peut être alors configuré pour arrêter l’application de la fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Les valeurs d’erreur peuvent être déterminées à partir d’une fonction d’erreur de type MSE, ou de type MAE. Dans des modes de réalisation, les mesures de similarité peuvent être en outre déterminé en fonction d’un paramètre de similarité . Le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour mettre à jour à chaque itération le paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction du paramètre de similarité . La fonction de mapping peut comprendre une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif à deux dimensions. Avantageusement, la représentation de l’espace latent d’entrainement peut être une représentation visuelle. Le module d’exploitation peut comprendre en outre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. La représentation visuelle peut comprendre l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN ou de type HDBSCAN. L’invention fournit également un procédé non-supervisé d’apprentissage de données mis en œuvre par un système de détermination de recommandations apte à traiter un ensemble de données initial comprenant une pluralité d’individus initiaux issue d’une source de données. Le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : - générer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , les individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; - déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un des individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping aux d’individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; - mettre à jour, à chaque itération, les paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul du gradient de l’ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et en fonction d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé. Le procédé comprend en outre une étape consistant à générer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issue de la fonction de mapping , la représentation étant appliquée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée. Le système et le procédé non-supervisé d’apprentissage de données selon les modes de réalisation de l’invention permettent l’optimisation conjointe d’une transformation entre des ensembles de caractéristiques d’entrée (associés à un ensemble de données multidimensionnelles défini dans un espace initial) et un espace latent (i.e. espace de projection), et d’une mesure de similarité entre représentations de l’espace latent, la mesure de similarité optimisée étant apprise à partir de l’utilisation d’un paradigme d’apprentissage dérivé du principe de filtrage collaboratif. Ils permettent notamment de générer une réduction de dimensionnalité d’un ensemble de données multidimensionnelles à partir de mesures de similarité entre les ensembles de caractéristiques sous la forme d’un réseau de neurones profond, en utilisant un paradigme prédictif de type filtrage collaboratif (ou « collaborative filtering » selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Ils permettent en outre d’éviter l’utilisation d’un quelconque compromis déchirement/recollement, l’algorithme associé permettant d’identifier les voisins naturels utiles dans un espace initial de données pour la reconstruction d'un point de requête donné (c’est-à-dire un ensemble de caractéristiques d’entrée), ce qui empêche indirectement les recollements et déchirements entre données sans qu’il soit nécessaire de fournir de paramétrisation explicite. Il en résulte une performance optimisée en termes de nombre d’itérations. Ils permettent également d’effectuer un apprentissage d’un modèle de réduction de dimensionnalité, applicable à de nouvelles données insérées à un ensemble de données déjà appris, sans nécessiter de ré-entrainer (réapprentissage) ces nouvelles données. Description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple. La est un schéma représentant une structure globale d’un système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme d’apprentissage de données, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme de prédiction de données, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation visuelle possible d’un espace latent d’entrainement, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un organigramme représentant les étapes du procédé d’apprentissage de données, selon des modes de réalisation de l’invention. Des références identiques sont utilisées dans les figures pour désigner des éléments identiques ou analogues. Description détaillée La représente un exemple d’un système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif 10 comprenant une source de données 12, un dispositif d’apprentissage de données 14 et un module 18 d’exploitation des résultats des algorithmes de l’apprentissage, selon certains modes de réalisation de l’invention. Tel qu’utilisée ici, l’expression « filtrage collaboratif » fait référence à une prédiction ou un apprentissage de données par filtrage collaboratif du comportement d’un individu donné à partir d’une combinaison pondérée du comportement d’individus voisins similaires. Cette combinaison pondérée est en particulier exprimée à travers la similarité (ou mesure de similarité) entre l’individu donné qui doit faire l’objet d’une prédiction de comportement et chacun des individus similaires. La source de données 12 comprend un ou plusieurs ensembles de données pouvant être compris et/ou acquis par le système 10. Tel qu’utilisé ici, un ‘ensemble de données’ fait référence à un ensemble de données multidimensionnelles généré à partir de la combinaison de données de tout type, par exemple des données associés à des grandeurs physiques (c’est-à-dire acoustiques, visuelles, de température, de pression). En particulier, un ensemble de données peut être caractérisé par un ensemble de données représentatives d’individus notés . Dans la suite de la description, une donnée représentative d’individu sera appelée plus simplement « individu ». Tel qu’utilisé ici, le terme ‘individu’ est utilisé pour désigner un ensemble d’informations relatives aux données issues de la source de données 12. Chaque individu est associé à un ensemble de données noté correspondant à des ‘caractéristiques’ dites exogènes de l’individu . Par exemple et sans limitation, la source de données 12 peut être la base de « digits » appelée MNIST (ou ‘M odified ou Mixed National Institute of Standards and Technology ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans cette base, chaque individu correspond à une image codée en niveaux de gris de taille donnée (typiquement 28 pixels par 28 pixels) et représentant un chiffre manuscrit compris entre 0 et 9. L’ensemble de caractéristiques d’un individu comprend les informations relatives à chaque pixel de l’image (c’est-à-dire la position du pixel dans l’image, le niveau de gris associé, etc…). Dans ce cas, le système 10 peut être adapté pour effectuer un regroupement (ou ‘clustering’) des images de la base de digits MNIST en fonction du chiffre associé de manière entièrement non-supervisée. En variante, la source de données 12 peut comprendre des données issues d’une ou plusieurs chaines de production. Dans ce cas, le système 10 peut être adapté pour effectuer une détection d'anomalies associées aux données de production. Chaque individu peut alors correspondre, par exemple et sans limitations, à un ensemble d’informations relatives à des mesures physiques associées à une production, ou un produit issu d’une production, etc. En particulier, le système 10 peut être configuré pour générer des représentations de dimension réduite (typiquement de dimension 2 ou de dimension 3) visualisable par un opérateur sur une interface IHM. Des techniques de « visual data mining », en utilisant notamment des colorations de points sur l’interface IHM en fonction de méta-caractéristiques (associé par exemple à des horodatages d’acquisition, etc.) peuvent être utilisées pour identifier la logique de regroupement de ces points par la technique de réduction de dimensionnalité. Ces techniques de « visual data mining » permettent ainsi à l’opérateur d’identifier des comportements déviants associés aux données, et donc éventuellement des problèmes de fonctionnement par exemple associés aux chaines de production. Le dispositif d’apprentissage de données 14 est apte à recevoir un ensemble de données initial noté issu de la source de données 12. En particulier, l’ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus notés et encore appelés individus ‘initiaux’. Chaque individu initial est associé à un ensemble initial de caractéristiques . L’ensemble de données initial peut être représenté par l’expression (01) suivante : (01) Le dispositif d’apprentissage de données 14 est configuré pour appliquer une pluralité d’itérations d’un algorithme d’apprentissage à l’ensemble de données initial . En particulier, l’algorithme d’apprentissage (également appelé fonction d’apprentissage ou modèle d’apprentissage) peut correspondre à un algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » (ou ‘ Stochastic Gradient Descent ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). L’algorithme d’apprentissage peut implémenter toute méthode d’apprentissage classique et/ou reposer sur toute architecture de réseau de neurones. Une architecture de réseau de neurones est généralement caractérisée par une fonction de mapping (ou mappage) notée et est associée à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Les paramètres d’apprentissage dépendent de l’architecture utilisée. Par exemple et sans limitation, la méthode d’apprentissage utilisée peut reposer sur un réseau de neurones convolutif (ou convolutionnel) construit à partir de blocs de type convolution à une dimension (1D), par exemple, des blocs de type convolution temporelle pour des données de type séries temporelles multivariées, ou des blocs de type « convolution 2D » pour des images. Un réseau de neurones à couches linéaires ou un réseau de neurones combinant différents types de couches peut également être utilisé. Pour faciliter la compréhension des modes de réalisation de l'invention, des définitions ou notions relatives à l’algorithme d’apprentissage et aux réseaux de neurones sont détaillées ci-après. Un réseau de neurone constitue un modèle de calcul utilisant des neurones pour réaliser des opérations de calculs, les neurones étant interconnectés entre eux par des liaisons appelées « synapses », implémentées sous la forme de mémoires numériques. Un réseau de neurones peut comprendre une pluralité de couches successives de neurones, comprenant une couche d'entrée, une couche de sortie, et une ou plusieurs couches intermédiaires. La couche d'entrée porte des données d'entrée du réseau, correspondant à un ensemble de caractéristiques . Un réseau de neurones est associé à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Par exemple et sans limitation, un ensemble de paramètres d’apprentissage peut être un ensemble de données, du modèle d’apprentissage, relatifs à des biais associés aux neurones du réseau et/ou à des poids synaptiques associés aux liaisons entre différents neurones du réseau. Un ensemble de paramètres d’apprentissage peut en outre être associé à des poids de filtres convolutifs. Dans les modes de réalisation de l’invention où la méthode d’apprentissage utilisée repose sur un réseau de neurones convolutif à deux dimensions, le réseau de neurones peut comprendre une couche de sortie configurée pour appliquer une fonction d’adaptation de dimensionnalité des données, par exemple et sans limitations une fonction linéaire et/ou une fonction sigmoïde. Par ailleurs, à chaque itération de l’algorithme d’apprentissage, l’algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » comprend une phase d’inférence (ou phase de propagation vers l’avant dite forward ) et une phase de mise à jour des paramètres d’apprentissage du modèle (appelée également phase de rétropropagation par gradients dite backward ). La phase d’inférence propage les données caractéristiques d'entrée de la couche d'entrée au travers des couches successives du réseau de neurones. Chaque couche d'un réseau de neurones prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Les données sont propagées jusqu’à la couche de sortie portant le résultat des calculs effectués par le réseau de neurones. Ce résultat peut permettre de déterminer une prédiction notée du réseau par rapport aux données d'entrée considérées. La phase de rétropropagation permet de corriger les erreurs entre les sorties obtenues dans la phase d’inférence et les sorties attendues (correspondant aux données d'entrée considérées). En particulier, l’algorithme d’apprentissage permet de comparer une prédiction par rapport à une sortie attendue selon un critère d’erreur encore appelé ‘objectif’, et donc par rapport à l’ensemble de caractéristiques . L’algorithme d’apprentissage permet également, en fonction de cette comparaison, de mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage pour améliorer le résultat final pouvant être délivré par le réseau de neurone. Dans la phase de rétropropagation, les erreurs éventuelles obtenues par un ou plusieurs neurones du réseau sont « rétropropagées » aux liaisons et aux neurones qui lui sont reliés, vers l’arrière à partir de la dernière couche, de couche en couche, jusqu’à la première couche. Avantageusement, la rétropropagation peut être une rétropropagation par gradients, dans laquelle dans chaque neurone d’une couche donnée, un message d’erreur à rétropropager est déterminé en utilisant la dérivée du critère d’erreur par rapport à la sortie du neurone de la couche considérée. La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme d’apprentissage de données appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention. L’algorithme d’apprentissage comprend un bloc d’initialisation 142 configuré pour générer un ensemble d’entrainement de données issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble d’entrainement de données comprend une pluralité d’individus notés et appelés individus ‘d’entrainement’. Chaque individu d’entrainement est échantillonné parmi l’ensemble des individus initiaux . Chaque individu d’entrainement est alors associé à un ensemble de caractéristiques d’entrainement . L’ensemble d’entrainement de données peut être défini par l’expression (02) suivante : (02) Le bloc d’initialisation 142 est en outre configuré pour générer un ensemble de données de voisinage issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble de données de voisinage comprend une pluralité d’individus notés appelés individus ‘voisins’. Chaque individu voisin est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage . L’ensemble de données de voisinage peut être défini par l’expression (03) suivante : (03) Chaque individu voisin est choisi parmi l’ensemble des individus initiaux . En particulier, le choix d’un individu initial donné est effectué à partir d’une fonction de voisinage appliquée entre cet individu initial donné et les différents individus d’entrainement échantillonné. Dans des modes de réalisation, l’application de la fonction de voisinage peut comprendre une détermination de mesures de distance entre individus d’entrainement et individus initiaux . Une mesure de distance, notée ou , s’effectue entre au moins une partie des données comprises dans l’ensemble de caractéristiques d’entrainement et au moins une partie une partie des données comprises dans l’ensemble initial de caractéristiques . Par exemple et sans limitation, la mesure de distance peut être effectuée en utilisant une méthode de calcul d’une distance euclidienne, entre les deux l’ensemble de caractéristiques d’entrainement et initial . L’application de la fonction de voisinage peut en outre comprendre une comparaison de chacune des mesures de distance déterminées à une valeur de seuil de distance prédéterminée. La valeur de seuil de distance peut notamment être prédéfinie en fonction de la méthode de la mesure de distance utilisée. Avantageusement, le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage, notés , selon une méthode de graphe de voisinage (i.e. de l’espace initial), consistant à appliquer une fonction de détermination de plus proches voisins utilisant la comparaison des mesures de distance avec la valeur de seuil de distance et un critère de connectivité . En particulier, un individu initial peut être compris dans un sous-ensemble de données de voisinage associé à un individu d’entrainement , si la mesure de distance entre l’individu initial et l’individu d’entrainement est supérieure à la valeur de seuil de distance . Le sous-ensemble de données de voisinage exclu ainsi l’individu d’entrainement . Chaque sous-ensemble de données de voisinage peut être représenté par l’expression (04) suivante : (04) Selon des modes de réalisation, la génération de l’ensemble de données de voisinage associé à un ensemble d’entrainement de données peut alors être effectuée à partir d’une intersection entre une partie ou la totalité des sous-ensembles de données de voisinage . L’ensemble de données de voisinage peut être également défini par l’expression (05) suivante : (05) L’utilisation d’un ensemble de données de voisinage et la valeur de seuil de distance permet au modèle d’apprentissage de ne pas utiliser d’individus trop similaires pour prédire un individu d’entrainement donné, et par conséquent d’obtenir de bonnes capacités de généralisation. En d’autres termes, l’utilisation de et permet au modèle d’apprentissage d’être capable d’interpoler convenablement les ensembles de caractéristiques entre différents individus d’une base de données, même en des zones où il y a peu ou pas d’individus similaires « à proximité ». Par ailleurs, la mise en œuvre de l’intersection entre sous-ensembles de données de voisinage permet d’exclure, de l’ensemble de données de voisinage , tout individu d’entrainement . L’algorithme d’apprentissage comprend également un bloc d’inférence 144 configuré pour appliquer une phase d’inférence aux ensembles de caractéristiques d’entrainement et de voisinage . La phase d’inférence met en œuvre la fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques d’entrainement de manière à déterminer un espace latent dit ‘espace latent d’entrainement’. Le bloc d’inférence 144 est configuré pour appliquer cette fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques de voisinage de manière à déterminer un autre espace latent dit ‘espace latent de voisinage’ (ou ‘espace latent voisin’). Les espaces latents d’entrainement et de voisinage sont les données de résultat des calculs obtenus au niveau de la couche de sortie d’un réseau de neurones par exemple. Les espaces latents d’entrainement et de voisinage sont en particulier des tenseurs comprenant des éléments latents d’entrainement et de voisinage, notés respectivement et . Le bloc d’inférence 144 est également configuré pour déterminer ensembles de caractéristiques de prédiction dits ‘ensembles de prédiction’. Chaque ensemble de prédiction est associé à un individu d’entrainement , et est déterminé à partir des ensembles de caractéristiques de voisinage et de mesures de similarité définies entre l’individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Un ensemble de prédiction peut être ainsi défini par l’équation (06) suivante : (06) En particulier, chaque mesure de similarité peut être calculée à partir d’une fonction dérivable prenant en compte un élément latent d’entrainement et un élément latent de voisinage . Dans ce cas, le bloc d’inférence 144 peut avantageusement être configuré pour déterminer un tenseur de voisinage noté et correspondant à la différence entre chacun les éléments latents d’entrainement et de voisinage , tel que défini par l’expression (07) suivante : (07) Chaque mesure de similarité est en outre déterminée en fonction d’un paramètre de similarité noté . Le résultat d’une mesure de similarité peut par exemple être une valeur réelle comprise entre 0 et 1. Dans un mode de réalisation, la fonction dérivable peut être de type « noyau gaussien » (ou ‘ Gaussian kernel’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la mesure de similarité peut être définie par l’expression (08) suivante : (08) Alternativement, la fonction dérivable peut être de type Student-t kernel, et la mesure de similarité peut être définie par l’expression (09) suivante : (09) Dans des modes de réalisation, l’algorithme d’apprentissage peut comprendre un bloc de comparaison 146 configuré pour comparer chaque ensemble de prédiction à l’ensemble de caractéristiques d’entrainement correspondant. Pour cela, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer valeurs d’erreur notées , à partir d’une fonction d’erreur, appelée également fonction de coût. Chaque valeur d’erreur est associée à un individu d’entrainement et est déterminée à partir de la différence entre l’ensemble de prédiction et l’ensemble de caractéristiques d’entrainement . Dans un mode de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur quadratique moyenne, encore appelé MSE (ou mean square error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (12) suivante : (12) Alternativement, la fonction d’erreur peut être de type erreur absolue moyenne, encore appelé MAE (ou mean absolute error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (13) suivante : (13) Avantageusement, lors d’une itération donnée de l’algorithme d’apprentissage, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des valeurs d’erreur associées à chaque individu d’entrainement . En particulier, le coefficient de perte peut être défini selon l’équation (14) suivante : (14) Dans ce mode de réalisation, le bloc de comparaison 146 peut également être configuré pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée. Le bloc de comparaison 146 peut être en outre configuré pour générer un point arrêt du modèle d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale . Dans certains modes de réalisation, lors d’une itération , le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être configuré pour arrêter l’application du modèle d’apprentissage à la fin de l’itération , en réponse à la détection du point arrêt. Dans ce cas, la valeur du nombre d’itérations de l’algorithme d’apprentissage peut alors être par exemple mise à la valeur . L’algorithme d’apprentissage comprend également un bloc de rétropropagation 148 configuré pour appliquer une phase de rétropropagation par gradients calculés à partir de la fonction de mapping . Le bloc de rétropropagation 148 est alors configuré pour mettre en œuvre la phase de rétropropagation par gradients pour chaque individu d’entrainement à partir d’un « message retour » noté correspondant au gradient de la fonction d’erreur par rapport aux paramètres d’apprentissage. Ce message retour peut être déterminé en appliquant le théorème de dérivation des fonctions composées (ou ‘ chain rule ’ signifiant ‘ règle de la chaîne’ selon l'expression anglo-saxonne correspondante) à partir des gradients suivants : - le gradient de la fonction d’erreur par rapport à l’ensemble de prédiction ; - le gradient de l’ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport aux paramètres d’apprentissage . En particulier, le gradient de l’ensemble de prédiction par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (06), et défini selon la formule (15) suivante : (15) Dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Gauss ian kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (08), et défini par la formule (16) suivante : (16) Alternativement, dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Student-t kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (09), et défini par la formule (17) suivante : (17) Le bloc de rétropropagation 148 est ainsi configuré pour déterminer messages retours associés à chaque individu d’entrainement , en fonction de la différence entre l’ensemble de prédiction et chacun des ensembles de caractéristiques de voisinage , et en fonction des mesures de similarité . Il est à noter que dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MSE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport à l’ensemble de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (12), et défini par la formule (19) suivante : (19) Alternativement, dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MAE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport à l’ensemble de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (13), et défini par la formule (20) suivante : (20) Le bloc de rétropropagation 148 est également configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage en fonction de la rétropropagation des gradients. En particulier, lors d’une itération , la mise à jour des paramètres d’apprentissage, noté pour cette itération et pour l’itération suivante, peut être mise en œuvre en prenant en compte une valeur de paramètre d’apprentissage donnée (ou ‘ learning rate ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante), et l’écart d’apprentissage déterminé en fonction de la rétropropagation des gradients. Ainsi, la mise à jour des paramètres d’apprentissage peut être définie selon l’équation (21) suivante : (21) Avantageusement, le bloc de rétropropagation 148 peut également être configuré pour mettre à jour à chaque itération d’un paramètre de similarité en fonction de la rétropropagation des gradients. Dans des modes de réalisation, la mise à jour du paramètre de similarité peut être effectuée à partir du gradient de la fonction d’erreur par rapport au paramètre de similarité . Par exemple et sans limitation, ce gradient peut être déterminé à partir des différences entre les ensembles de prédiction et les ensembles de caractéristiques de voisinage , des différences entre les ensembles de prédiction et les ensemble de caractéristiques d’entrainement , et les mesures de similarité . Comme représenté sur la figure 1, le système 10 peut comprendre un module d’application de l’apprentissage 16 utilisé pour la prédiction d’information. Le module d’application 16, également appelé module de généralisation, peut être configuré pour appliquer un algorithme de prédiction à un ensemble de caractéristiques d’entrée noté , associé à un individu d’entrée (ou ‘individu cible’) et issu de la source de données 12. Le module d’application 16 peut en outre être configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations du modèle d’apprentissage, un ensemble estimé , associé à un individu d’entrée , à partir de l’application de l’algorithme de prédiction. Dans le cadre de la réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif, un individu d’entrée peut ainsi être « reconstruit » à partir de d’individus voisins topologiques. De manière à définir ces individus voisins topologiques, les individus voisins les plus similaires vont être sélectionnés pour générer la reconstruction de l’individu d’entrée la plus exacte (au sens du calcul du critère d’erreur entre l’individu d’entrée associé à et la reconstruction de l’individu d’entrée associé à ). Avantageusement, à partir de l’utilisation de ce paradigme d’apprentissage de type « collaborative filtering », les individus voisins les plus utiles pour la reconstruction d’un individu donné (à prédire ou reconstruire) sont associés des représentations latentes similaires à la représentation latente de l’individu à prédire. Ainsi, comme les mesures (ou scores) de similarité entre les individus voisins et l’individu donné sont obtenues à partir d’un produit scalaire (euclidien ou kernel) effectué dans l’espace latent, ces mesures de similarité correspondent respectivement à des ‘proximités’ topologiques entre les représentations latentes des individus voisins et la représentation latente de l’individu à prédire. Cet apprentissage de type « collaborative filtering » induit ainsi une reproduction de la topologie de l’espace des caractéristiques suivant le principe que les individus les plus ‘utiles’ à la reconstruction d’un individu donné sont ‘cartographiés’ dans le voisinage immédiat de l’individu à reconstruire dans l’espace latent, permettant ainsi de reproduire la topologie de l’espace de caractéristiques dans l’espace latent. La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme de prédiction appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention. L’algorithme de prédiction peut comprendre un bloc d’initialisation applicatif 162 configuré pour générer un sous-ensemble de données de voisinage, dit applicatif et noté . En particulier, l’ensemble données de voisinage applicatif est issu de l’ensemble de données initial et comprend une pluralité d’individus voisins appliqués . Chaque individu voisin appliqué est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage applicatif . La génération du sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être mise en œuvre via l’application de la fonction de voisinage appliquée à l’ensemble de caractéristiques d’entrée par rapport à l’ensemble de données initial . Le sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être défini par la formule (22) suivante : (22) Avantageusement, une fois le modèle appris, la notion de valeur de seuil de distance peut être écartée et tous les individus initiaux de l’ensemble de donnée initial peuvent être utilisés pour prédire l’individu d’entrée , tel que . En effet, le nouvel individu d’entrée peut être prédit à partir de l’évaluation de la similarité de l’ensemble de caractéristiques d’entrée avec l’ensemble de données initial , l’ensemble ayant servi à l’apprentissage des données (c’est-à-dire pour mettre à jour les paramètres d’apprentissage ). Ainsi, le problème de ne pas prédire à partir d’individus trop similaires ne se pose pas dans ce cas, le paramètre de seuil de distance n’étant alors utilisé qu’au cours des itérations de la fonction d’apprentissage. En effet, le seuil de distance a pour objectif d’inciter le modèle d’apprentissage à être « curieux » et en comparant des données (et donc des individus) différentes, de manière à améliorer les capacités de généralisation du modèle d’apprentissage. L’algorithme de prédiction peut également comprendre un bloc d’inférence applicatif 164 configuré pour appliquer la fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques d’entrée de manière à déterminer un élément latent dit ‘élément latent estimé’ . Le bloc d’inférence applicatif 164 est également configuré pour appliquer la fonction de mapping aux ensembles de caractéristiques de voisinage de manière à déterminer un espace latent dit espace latent de voisinage applicatif alors noté . L’espace latent de voisinage applicatif est un tenseur comprenant des éléments notés . Le bloc d’inférence applicatif 164 est ainsi également configuré pour déterminer un ensemble de prédiction (dit ‘ensemble estimé’), à partir des ensemble de caractéristiques de voisinage applicatif et de mesures de similarité notée alors définies entre l’individu d’entrée et chacun des individus voisins appliqués et définis par les équations (08) ou (09). L’ensemble estimé peut être ainsi défini par la formule (23) suivante : (23) Le module d’exploitation 18 du système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif 10 peut être configuré pour mettre en œuvre une représentation visuelle d’un espace latent déterminé (correspondant à l’espace de projection), par exemple l’espace latent d’entrainement , en fonction d’une valeur de dimensionnalité d’affichage donnée, notée K et correspondant à la dimensionnalité de l’espace latent. Pour cela, le module d’exploitation 18 peut comprendre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. Par exemple et sans limitation, la valeur de dimensionnalité d’affichage peut être choisie égale à 2, par un utilisateur du système 10. La figure 4 illustre une représentation visuelle (projection ou carte de projection) possible d’un espace latent d’entrainement dans un plan (pour K=2). Dans l’exemple représenté en figure 4, l’espace latent d’entrainement est issu de la fonction de mapping appliqué au cours d’une des itérations de l’algorithme d’apprentissage d’ensembles de caractéristiques associées à un sous-ensemble de la base de digits MNIST. En particulier, ce sous-ensemble comprend les individus correspondant aux images associées à un chiffre manuscrit compris entre 1 et 4. La mise en œuvre de la représentation visuelle comprend ainsi la détermination de 2 hyper-paramètres représentant les deux axes sur la . Selon des modes de réalisation, la mise en œuvre de la représentation visuelle peut également comprendre l’application de différentes couleurs aux points d’affichages en fonction de différentes données des ensembles de caractéristiques associés. Par exemple et sans limitation, une représentation visuelle peut être mise en œuvre de manière à observer le regroupement graphique de certaines données pour des applications dites de « clustering ». C’est le cas de l’exemple représenté sur la où la coloration des points d’affichage (en niveau de gris) est mise en œuvre en fonction de la classification associée au chiffre (i.e. 1 à 4). Une représentation visuelle peut également être mise en œuvre de manière à observer une ou plusieurs données, dites anormales et/ou aberrantes (ou « outliers » selon le terme anglo-saxon correspondant), pouvant être associées à des anomalies à détecter dans le jeu de données appris pour des applications de détection d’« outliers ». Dans ce cas, les colorations peuvent être associées à des intervalles de temps sur des données de production par exemple, permettant ainsi d’identifier visuellement des dérives potentielles d’un procédé de production. Selon des modes de réalisation, la mise en œuvre de la représentation visuelle peut également comprendre l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN (pour D ensity- B ased S patial C lustering of A pplications with N oise selon l'appellation anglaise) ou de type HDBSCAN (pour Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise selon l'appellation anglaise). Un tel type d’algorithme peut être exploité pour des applications de « clustering » et/ou des applications de détection d' « outliers ». Par exemple, un algorithme de partitionnement de données de type HDBSCAN permet d’associer à chaque point d’affichage de la représentation visuelle un degré d’aberration (ou « outlierness degre e » selon l’expression anglo-saxonne correspondante) à certaines données d’un regroupement (ou cluster) de données identifié. Le système 10 comprenant un dispositif d’apprentissage de données 14 défini selon les différents modes de réalisation de l’invention permet de fixer l’ensemble des conditions d'applicabilité nécessaires à l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN ou de type HDBSCAN, et permet ainsi une exploitation optimale d’une représentation visuelle mise en œuvre dans le module d’exploitation 18. Une condition d'applicabilité de l’algorithme DBSCAN correspond à l’obtention sur une représentation visuelle d’un ensemble de points caractérisé par exemple sur un cercle en 2 dimensions (ou une ‘boule’ en 3 dimensions) de rayon fixe et centré en un point de requête donné. Chaque cercle pouvant être considéré sur cette représentation visuelle comprend approximativement un nombre constant de points, quel que soit le point de requête donné du jeu de donnée considéré. Le principe de filtrage collaboratif mis en œuvre selon les modes de réalisation de l’invention permet d’effectuer une opération de « dénormalisation locale » en chaque point en cherchant les voisins naturels du point de requête et en transformant la notion de distance en une notion de similarité. Les voisins naturels correspondent aux points utiles à la reconstruction d’un individu. Il en résulte que la représentation visuelle issue du module d’exploitation 18 est ‘dé-densifiée’ puisque la mesure de similarité entre les données ne traduit pas une simple distance, mais l'aptitude des données de voisinage à reconstruire sans erreur les données d’entrainement. Par exemple et sans limitation, sur une représentation visuelle mise en œuvre dans le module d’exploitation 18, pour des regroupements de données peu denses de l'espace initial des données, des voisins naturels peuvent être situés assez loin d’un point de requête, et, inversement, pour des regroupements de données très denses de l'espace initial des données, des voisins naturels peuvent être très proches du point de requête. Dans certains modes de réalisation, le module d’exploitation 18 peut être configuré pour évaluer la performance de l’apprentissage des données, et en particulier pour calculer la performance en termes de nombre d’itérations, vitesse d’application de l’algorithme d’apprentissage, ou encore de conformité des résultats par rapport à un ensemble de données de tests (c’est-à-dire application de l’algorithme de prédiction et vérification d’obtention de valeurs de coefficients de perte minimale, notés ). Le système de réduction de dimensionnalité 10 utilise avantageusement un dispositif d’apprentissage de données par filtrage collaboratif 14 qui permet d’optimiser les performances en termes de nombre d’itérations. Par exemple et sans limitation, le système 10 peut avoir jusqu'à 4 fois moins d'itérations d'apprentissage par rapport aux méthodes proposées dans l’état de la technique dans une application de l’invention utilisant la base MNIST. La est un organigramme décrivant un procédé d’apprentissage de données 500, mis en œuvre par un dispositif d’apprentissage de données 14 par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention. A l’étape 510, l’ensemble de données initial comprenant des individus initiaux est reçu. A l’étape 514, les différents paramètres de mis en œuvre des itérations d’un algorithme d’apprentissage sont reçus. Ces paramètres peuvent comprendre par exemple un nombre d’itérations , les différents paramètres et éléments de la fonction de mapping , la valeur de seuil de distance , ou encore le taux d’apprentissage . A l’étape 532, les individus d’entrainement sont échantillonnés à partir de l’ensemble de données initial pour générer l’ensemble d’entrainement de données . A l’étape 534, les individus voisins sont déterminés parmi les individus de l’ensemble de données initial à partir de mesures de distance entre individus d’entrainement et individus initiaux , pour générer l’ensemble de données de voisinage . A l’étape 550, la fonction de mapping est appliquée en parallèle aux ensembles de caractéristiques des individus d’entrainement et des individus voisins pour générer respectivement l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage . A l’étape 564, les ensembles de prédiction associés aux individus d’entrainement sont déterminés, en particulier à partir des ensembles de caractéristiques de voisinage et de mesures de similarité définies entre un individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Chaque mesure de similarité est déterminée au préalable à l’étape 562 en fonction d’un paramètre de similarité et des espaces latents d’entrainement et de voisinage . A l’étape 570, un « message retour » de la phase de rétropropagation par gradients est défini pour chaque individu d’entrainement . En particulier, ce message dépend du gradient des ensembles de prédiction par rapport aux mesures de similarité et du gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement . A l’étape 590, la phase de rétropropagation par gradients est appliquée et les paramètres d’apprentissage sont mis à jour. L'homme du métier comprendra aisément que certaines étapes peuvent être réalisées de manière simultanée et/ou selon un ordre différent, par exemple selon un ordre défini par le dispositif d’apprentissage de données 14. L’invention peut être mise en œuvre dans de nombreuses applications et dans des domaines techniques variés. Le dispositif d’apprentissage de données 14 et les procédés selon les modes de réalisation de l’invention peuvent être utilisés par exemple dans des systèmes industriels (systèmes de cybersécurité, processus de fabrication par exemple) ou militaire, dans le domaine bancaire ou fiscal, dans des dispositifs d’imagerie, de diagnostic médical ou d'aide au diagnostic médical. L’invention s’applique plus généralement à tout domaine pour lequel il existe un besoin d’apprentissage de données. L’homme du métier comprendra que l’invention peut être mise en œuvre en tant que programme d’ordinateur comportant des instructions pour son exécution. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support d’enregistrement lisible par un processeur. La référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des fonctions décrites précédemment, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. Au contraire, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés ici dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre des aspects des techniques décrites ici. Les moyens ou ressources informatiques peuvent notamment être distribués ("Cloud computing"), éventuellement selon des technologies de pair-à-pair. Le code logiciel peut être exécuté sur n'importe quel processeur approprié (par exemple, un microprocesseur) ou cœur de processeur ou un ensemble de processeurs, qu'ils soient prévus dans un dispositif de calcul unique ou répartis entre plusieurs dispositifs de calcul (par exemple tels qu’éventuellement accessibles dans l’environnement du dispositif). Le code exécutable de chaque programme permettant au dispositif programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur ou en mémoire morte. De manière générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif avant d'être exécutés. L'unité centrale peut commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur ou dans la mémoire morte ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être implémenté sur une unité de calcul distribué comprenant une pluralité de cœurs physiques (par exemple 16 cœurs). Les modes de réalisation de l’invention sont particulièrement adaptés à une telle implémentation distribuée ainsi qu’à un portage sur des technologies hardware multi-cœur, ce qui permet d’obtenir une réponse rapide à une requête utilisateur quelle que soit la taille du modèle d’apprentissage ou de prédiction considéré. Le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être est implémenté dans différents langages, tels que le langage C++. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-avant à titre d’exemple non limitatif. Elle englobe toutes les variantes de réalisation qui pourront être envisagées par l'homme du métier. En particulier, l’homme du métier comprendra que l’invention n’est pas limitée aux différents blocs fonctionnels, décrits à titre d’exemples non limitatifs. Système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif (10) comprenant au moins une source de données (12) et un dispositif d’apprentissage de données (14) apte à recevoir un ensemble de données initial issu de ladite source de données (12), caractérisé en ce que le dispositif (14) est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage, ladite fonction d’apprentissage comprenant : un bloc d’initialisation (142) configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , lesdits individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; un bloc d’inférence (144) configuré pour déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping auxdits d’individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient dudit ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé ; le système (10) comprenant en outre un module d’exploitation (18) configuré pour déterminer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping , ladite représentation étant déterminée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée. Système (10) selon la revendication 1, dans lequel ledit ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus initiaux , et dans lequel la fonction de voisinage comprend, pour chaque individu d’entrainement : une détermination de mesures de distance entre ledit individu d’entrainement et chacun desdits individus initiaux ; une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée, le dispositif d’apprentissage (14) étant configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir d’une fonction de détermination de plus proches voisins utilisant un critère de connectivité et ladite comparaison, tel que ; ladite génération de ladite pluralité d’individus voisins étant effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage . Système (10) selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel lesdites mesures de similarité sont déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite fonction d’apprentissage comprend en outre un bloc de comparaison (146) configuré pour déterminer et évaluer valeurs d’erreur à partir desdits ensembles de prédiction , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir desdites valeurs d’erreur , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée, et générer un point arrêt de ladite fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant alors configuré pour arrêter l’application de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Système (10) selon la revendication 4, dans lequel lesdites valeurs d’erreur sont déterminées à partir d’une fonction d’erreur de type MSE, ou de type MAE. Système (10) selon la revendication 5, dans lequel lesdites mesures de similarité sont en outre déterminé en fonction d’un paramètre de similarité , et dans lequel le dispositif d’apprentissage de données (14) est configuré pour mettre à jour à chaque itération ledit paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction dudit paramètre de similarité . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction de mapping comprend une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif à deux dimensions. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite représentation de l’espace latent d’entrainement est une représentation visuelle, et dans lequel le module d’exploitation (18) comprend en outre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel ladite représentation visuelle comprend l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN ou de type HDBSCAN. Procédé non-supervisé d’apprentissage de données mis en œuvre par un système de réduction de dimensionnalité (10), ledit système (10) étant apte à traiter un ensemble de données initial comprenant une pluralité d’individus initiaux issue d’une source de données (12), caractérisé en ce que le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : générer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , lesdits individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping auxdits d’individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; mettre à jour, à chaque itération, lesdits paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul du gradient dudit ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et en fonction d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé ; le procédé comprenant en outre une étape consistant à générer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issue de la fonction de mapping , ladite représentation étant appliquée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée.