Brevet FR3140194A1 — publié le 20240329

L’invention concerne un procédé pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique d’un échantillon d’un milieu quelconque, la caractéristique correspondant à une classe de plastique. On entraine un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique et un réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur une base d’apprentissage. On acquière au moins une image de l’échantillon du milieu au moyen d’un appareil photographique. Pour chaque image, on applique le réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur l’image du milieu pour obtenir une image segmentée, sur laquelle on détermine des contours entourant chaque particule de plastique détectée. On applique le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette sur une pluralité d’imagettes de l’image du milieu délimitées selon les contours, et on détermine au moins la classe de plastique de chaque particule de plastique. Figure 2 à publier. Procédé pour détecter et caractériser des particules de plastique par traitement d’images La présente invention concerne le domaine de la surveillance des déchets plastiques présents dans l’environnement, comme dans un environnement marin, fluvial ou lacustre, mais aussi dans des sols ou des sédiments. Plus précisément, la présente invention permet de détecter et caractériser des particules de plastiques présents dans un échantillon d’un milieu quelconque. L’utilisation de plastiques (matériaux à base de polymères) s’est développée depuis de nombreuses années dans l’industrie mondiale. Aujourd’hui, on retrouve des traces de ces polymères un peu partout sur la Terre, notamment dans les sols, les rivières, les mers et les océans. Ils constituent une pollution de plus en plus importante. Par ailleurs, ces plastiques peuvent se retrouver dans l’environnement sous une forme microscopique invisible pour l’œil humain mais malgré tout générer une pollution importante pour la faune et la flore. De plus, ces plastiques peuvent se transformer dans l’environnement, par des phénomènes physiques ou chimiques et ainsi créer des composés qu’on appelle « néoformés », c’est-à-dire n’existant que par la présence de polymères dans l’environnement. Selon certaines classifications, on parle de microplastiques dans le cas de particules issues de tout type de polymères et de tailles inférieures à 5 mm, les mésoplastiques ayant eux des tailles de particules comprises entre 5 mm et 25 mm. En raison de leur petite taille et de leur grande flottabilité, les méso et microplastiques peuvent être facilement transportés par des flux d’eau ou même par le vent, et sont retrouvés dans tout type d’environnement, comprenant des sols, des cours d'eau, des sédiments et également en mer. Aujourd’hui la caractérisation de l’environnement marin, fluvial ou lacustre, mais aussi la caractérisation des sols et des sédiments est importante pour évaluer le niveau de pollution actuel par les plastiques, mais aussi pour permettre d’évaluer l’évolution dans le temps de cette pollution. Les documents suivants seront cités au cours de la description : He K., Zhang X., Ren S., Sun J., 2016. Deep Residual Learning for image Recognition. In 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, 2016 pp. 770-778. Lorenzo-Navarro, Javier; Castrillon-Santana, Modesto; Santesarti, Enrico; Marsico, Maria de; Martinez, Ico; Raymond, Eugenio et al. (2020) SMACC: A System for Microplastics Automatic Counting and Classification. In : IEEE Access, vol. 8, p. 25249–25261. Ronneberger O., Fischer P., Brox T., (2015) U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), Vol. 9351 of LNCS, Springer, 2015, pp. 234–241. Gauci, Adam; Deidun, Alan; Montebello, John; Abela, John; Galgani, Francois (2019) Automating the characterisation of beach microplastics through the application of image analyses. In: Ocean & Coastal Management, vol. 182, p. 104950. Cowger W.; Gray A.; DeFrond S.H.C.H.; Deshpande A.D.; Hemabessiere L.; Lee E.; Mill L.; Munno K.; Ossmann B.E.; Pittroff M.; Rochman C.; Sarau G.; Tarby S.; Primpke S. Critical review of processing and classification techniques for images and spectra in microplastic research. Appl. Spectroscopy Spectrosc, 74 (2020), pp. 989-1010. Massarelli, C.; Campanale, C.; Uricchio, V.C. (2021) A Handy Open-Source Application Based on Computer Vision and Machine Learning Algorithms to Count and Classify Microplastics. In : Water, vol. 13, n° 15, p. 2104. Lumia R., Shapiro L., Zuniga O., A new connected components algorithm for virtual memory computers, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Volume 22, Issue 2, 1983, Pages 287-300, ISSN 0734-189X. Baubet B., Girleanu M., Gay A.S., Taleb A.L., Moreaud M., Wahl F., Delattre V., Devers E., Hugon A., Ersen O., Afanasier P., Raybeaud P.. Quantitative 2D morphology–selectivity relationship of CoMoS nano-layers: a combined HR HAADF-STEM and DFT study, ACS Catalysis 6, p. 1081−92 (2016). Gerigny O., Brun M., Tomasino C., Le Moigne M., Lacroix C., Kerambrun L., Galgani F., 2018. Évaluation du descripteur 10 « Déchets marins » en France métropolitaine. Rapport scientifique pour l’évaluation 2018 au titre de la DCSMM. Rapport IFREMER-CEDRE. On connait des méthodes de caractérisation de plastiques et de polymères qui peuvent être utilisées pour identifier la présence de plastiques et de polymères dans un environnement naturel tel que du sable ou une roche, comme par exemple, les analyses d’extraction-désorption thermique couplée à la chromatographie gazeuse et la spectrométrie de masse, la pyrolyse couplée à la chromatographie gazeuse, la spectrométrie de masse ou encore la spectroscopie Raman. Toutefois, ces méthodes sont relativement complexes à mettre en œuvre, notamment du fait qu’elles requièrent du matériel spécifique, bien souvent non transportable in situ, et qui plus est, à utiliser par des experts. En particulier, on connait la demande de brevet FR 21/05123 A1 (numéro de dépôt), qui concerne un procédé de caractérisation de la présence et/ou de quantification d’au moins un polymère dans un milieu poreux, au moyen de quantités de composés hydrocarbonés et/ou de CO et/ou de CO2 mesurées lors d’une séquence de chauffe sous atmosphère inerte puis d’une séquence de chauffe sous atmosphère oxydante. Cette méthode est rapide et précise, mais nécessite des moyens de mesure de haute technicité (notamment un four à pyrolyse programmable et des capteurs à ionisation à flamme et à infra-rouges associés), non accessibles au grand public et non utilisables sur le site de prélèvement de l’échantillon de milieu poreux comprenant des microplastiques. Dans le domaine de l’environnement, les travaux utilisant des méthodes d’intelligence artificielle se développent de plus en plus pour identifier et classer les macroplastiques dans les rivières, à la surface des océans, et sur les plages. Toutefois, la problématique de la détection et de la caractérisation des macroplastiques (comme par exemple une bouteille ou un sac plastique) n’est pas semblable à celle des microplastiques car les microplastiques sont la plupart du temps fragmentés et n’ont plus leur forme d’usage. Leur taille est alors comparable, voir inférieure à celle de la texture du milieu naturel (par exemple de taille comparable à des grains de sable), ce qui rend leur détection plus difficile. En outre, il faut également quantifier certaines propriétés des microplastiques (volume, poids, …) qui ne sont pas directement accessibles par la seule application d’algorithmes de classification. Dans le domaine des microplastiques, les travaux sont beaucoup moins nombreux. En effet, la quantification des microplastiques dans l’environnement est une tâche encore couteuse en temps et en moyen, car elle nécessite (i) une phase d’échantillonnage, (ii) de préparation et de séparation des plastiques par rapport à la matrice environnementale, (iii) d’identification (visuelle, chimique ou physique) et (iv) de quantification (nombre, poids, type). Il existe plusieurs travaux s’appuyant sur l’analyse d’images obtenues avec des appareils sophistiqués (Spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR), Microscopie électronique à balayage (SEM), approche holographique, …). On connait aussi des méthodes basées sur des analyses d’images photographiques, mettant en œuvre une segmentation de l’image simple (par exemple basée sur un histogramme) pour extraire des paramètres de forme et de dimension des microplastiques, comme par exemple décrit dans les documents (Gauci et al., 2019 ; Cowger et al., 2020). Plus récemment, sont apparues des méthodes plus sophistiquées, à base d’apprentissage machine (apprentissage automatique), comme décrit par exemple dans le document (Massarelli et al., 2021). Ces dernières reposent sur des méthodes de classification supervisée ou non supervisée, s’appuyant sur des algorithmes du plus proche voisin (« K-Nearest Neighbour » en anglais) pour classer les microplastiques. Dans ces approches, les microplastiques sont tous préalablement séparés de la matrice minérale par l’opérateur. Ainsi, les algorithmes n’effectuent en aucun cas une détection de chaque microplastique dans une matrice minérale. On connait notamment le document (Lorenzo-Navarro et al., 2020) qui concerne un système et un procédé pour un comptage et une classification automatique de déchets microplastiques. Plus précisément, dans un de ces modes de réalisation, ce document décrit une analyse réalisée au moyen d’une intelligence artificielle de type réseaux de neurones convolutifs à partir d’images d’un échantillon contenant exclusivement des microplastiques. Autrement dit, dans cette approche, les images sont acquises sur des échantillons préalablement préparés, où les plastiques ont été séparés des autres éléments, en l’espèce de la matrice minérale (cas de prélèvement sur une plage). La particule analysée étant un plastique, il n’y a donc pas de problématique de détection par rapport à d’autres particules en présence. Par ailleurs, les images des déchets plastiques sont obtenues au moyen d’un scanner, utilisé à la fois en mode transparent et en mode réflectif. L’image en transparence est utilisée pour la mise en œuvre d’une méthode de segmentation d’image, à partir de laquelle des contours sont définis autour de chaque particule de microplastique. Après un alignement entre les deux images, les contours obtenus sur l’image en transparence sont utilisés pour délimiter les particules de plastique sur l’image en réflexion. Un réseau de neurones de type VGG-16 est utilisé pour analyser les délimitations sur l’image en réflexion. Ce type de réseau consiste en une succession de couches convolutives de taille 3x3 et d'une opération de « max pooling », se terminant par une couche entièrement connectée et une fonction d’activation. La profondeur de ce type de réseau reste limitée, l’entrainement devenant de plus en plus complexe et inefficace lorsque celle-ci augmente, en particulier à cause de problèmes liés à la remontée de gradient (« gradient vanishing »). Par ailleurs, ce document décrit une méthode basée sur une analyse d’un échantillon contenant uniquement des microplastiques (qui doit donc être nécessairement préparé) à partir de deux types d’images (en transparence et en réflexion) de cet échantillon obtenues par un dispositif particulier (un scanner), non utilisable in situ, et après un traitement particulier (une segmentation des images en transparence) d’une des images, avant d’exécuter un réseau de neurones particulier (VGG-16) sur l’image en réflexion délimitée au moyen de l’image en transparence segmentée, ce réseau de neurones nécessitant une base d’apprentissage très fournie. La présente invention permet de pallier ces inconvénients. Notamment, la présente invention concerne un procédé de détection et de caractérisation automatique de particules de plastiques présentes dans un milieu quelconque. Plus précisément, le procédé selon l’invention ne nécessite pas de préparation de l’échantillon prélevé in situ, notamment de procédé de séparation des particules de plastique des autres constituants du milieu. De plus la présente invention peut être mise en œuvre à partir d’images de l’échantillon prises par un appareil photographique quelconque, y compris un appareil photographique d’un téléphone portable. Autrement dit, le procédé selon l’invention ne nécessite pas la mise en œuvre d’un matériel spécifique, nécessitant un expert, et les images peuvent être prises in situ. Enfin, une fois les images photographiques prises, le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre de manière entièrement automatisée, sans interaction humaine, grâce à l’enchainement de deux réseaux de neurones convolutifs particuliers. De plus, les deux réseaux de neurones convolutifs du procédé selon l’invention permettent un apprentissage efficace, même sur une base d’apprentissage restreinte. La présente invention concerne un procédé pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu, ledit milieu pouvant être quelconque, ladite au moins une caractéristique correspondant à une classe de plastique définie selon une classification prédéfinie. Le procédé selon l’invention est caractérisé en ce qu’on réalise au moins les étapes suivantes : a) Au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité d’images d’apprentissage d’échantillons dudit milieu comprenant des particules de plastique, les particules de plastique ayant été préalablement détectées sur lesdites images d’apprentissage et au moins une classe de plastique ayant été attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage, on construit un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu à partir d’une image de l’échantillon du milieu en appliquant au moins les sous-étapes suivantes : i) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur ladite base d'apprentissage ; ii) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur ladite base d'apprentissage ; b) On acquière au moins une image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique au moyen d’un appareil photographique ; c) Pour chaque image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique acquise à l’étape b), on applique ledit modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu construit à l’étape a) de la manière suivante : I) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique entrainé à l’étape a) sur ladite image dudit échantillon dudit milieu pour obtenir une image segmentée de ladite image dudit échantillon dudit milieu, on détecte lesdites particules de plastique à partir de ladite image segmentée, et on détermine une pluralité de contours entourant chacune desdites particules de plastique détectées sur ladite image segmentée ; II) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette entrainé à l’étape a) sur une pluralité d’imagettes de ladite image dudit échantillon dudit milieu, lesdites imagettes étant délimitées à partir de ladite pluralité de contours déterminés sur ladite image segmentée, et on détermine au moins ladite classe de plastique pour chacune desdites particules de plastique comprises dans lesdites imagettes. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique peut correspondre au réseau de neurones convolutif U-Net. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette peut correspondre au réseau de neurones convolutif ResNet. Selon une mise en œuvre de l’invention, à partir de ladite image segmentée, on peut déterminer en outre le nombre et/ou la surface et/ou le périmètre et/ou le diamètre moyen et/ou le rapport d’aspect desdites particules de plastique. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer en outre la couleur desdites particules de plastique à l’issue de l’étape c) II), une couleur de plastique ayant été en outre attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage de ladite base d’apprentissage à laquelle est appliqué ledit réseau de neurone convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette. Selon une mise en œuvre de l’invention, au cours de l’étape b), on peut géolocaliser le lieu de l’acquisition de ladite image. Selon une mise en œuvre de l’invention, préalablement à l’étape a), on peut construire ladite base d’apprentissage de la manière suivante : - on acquiert des images d’apprentissage d’échantillons d’un milieu comprenant des particules de plastique, au moyen d’un appareil photographique ; - sur chacune desdites images d’apprentissage, on entoure chacune desdites particules de plastique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie ; - puis on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chacune desdites particules de plastique au moins une classe de particules de plastique. En outre, l’invention concerne un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre au moins des étapes a) et c) du procédé tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisation, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures [Fig 1] La présente, à titre purement illustratif, un exemple d’image d’un échantillon de sable comprenant des particules de plastique. [Fig 2] La présente une image segmentée obtenue à l’issue de l’application d’un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique selon un mode de mise en œuvre de l’invention, appliqué à l’image de la . La présente invention concerne un procédé pour détecter et caractériser des particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu. Plus précisément, le procédé selon l’invention permet au moins de détecter et de déterminer la classe de plastique des particules de plastique présentes dans le milieu considéré. Le procédé selon l’invention peut permettre en outre de déterminer, de manière non limitative, le diamètre moyen et/ou le périmètre et/ou la surface et/ou le nombre et/ou la couleur et/ou le rapport d’aspect et/ou des paramètres de forme des particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu considéré. Le milieu selon l’invention est quelconque, et peut correspondre non limitativement à une solution aqueuse (par exemple un échantillon d’eau de mer, d’un fleuve, d’un lac), une matrice solide non consolidé (par exemple du sable prélevé sur une plage, ou un échantillon de sol ou de sédiments), ou encore un gaz (comme de l’air). Il n’y a pas une nécessité de préparer l’échantillon du milieu. Ainsi, le milieu peut comprendre d’autres constituants que les particules de plastique. De préférence, les particules de plastique correspondent à des microplastiques et/ou à des mésoplastiques. Par microplastiques, on entend toute particule comprenant un ou plusieurs polymères et étant de taille inférieure à 5 mm. Par mésoplastiques, on entend toute particule comprenant un ou plusieurs polymères et étant de taille compris entre 5 mm et 25 mm. Par classe (ou encore le type, ou encore la catégorie) de plastique, on entend la classe à laquelle appartient la particule de microplastique selon une classification prédéfinie. Dans le domaine des méso- et microplastiques, il est classique d’utiliser la classification appelée « MasterList DCSMM » décrite le document (Gerigny et al., 2018) et qui consiste à classer les déchets méso- et microplastiques en fonction de leur forme, leur nature et de leur état. Cette classification comprend les classes décrites dans le tableau 1, organisées selon des codes dits « TSG_ML », auxquels sont associés une description succincte d’un type de microplastique (GPI signifiant « granulés plastiques industriels » et qui est un équivalent à la terminologie « Pellet » utilisée dans d’autres classifications, et EPS signifiant « polystyrène expansé ») et un matériau. Code TSG_ML Description Matériau G103 Fragments arrondis Plastique G104 Fragments subarrondis Plastique G105 Fragments angulaires Plastique G106 Fragments subangulaires Plastique G107 GPI cylindriques Plastique G108 GPI discoïdes Plastique G109 GPI plats Plastique G110 GPI ovoïdes Plastique G111 GPI sphéroïdes Plastique G113 Fibres Plastique G114 Films Plastique G115 Mousse plastique Plastique G116 Granules Plastique G117 EPS Plastique G217 Autre (verre, métal, goudron) Non identifié On connait aussi une classification plus générique, qui comprend les cinq classes suivantes : mousse, fibre, pellet, fragment, film. De manière générale, les classifications des types de plastique sont en cours d’harmonisation au niveau européen et international. Le procédé selon l’invention comporte au moyen les principales étapes suivantes : A) Construction d’un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique à partir d’au moins une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique B) Acquisition d’au moins une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique C) Application du modèle construit pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique à partir d’une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique L’étape A) peut être réalisée une seule fois, et au préalable. Autrement dit, une fois que le modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique dans une image d’un milieu est construit, on peut appliquer ce modèle une ou plusieurs fois, pour des images distinctes du milieu (par exemple obtenues avec des filtres optiques différents) ou pour d’autres milieux (pour peu que le modèle soit adapté à ces autres milieux, ou autrement dit qu’il ait été entrainé pour ces autres milieux). Autrement dit, si l’on souhaite détecter et caractériser les particules de plastiques de différentes images d’un même milieu ou de milieux différents, on peut répéter les étapes B et C, le modèle pouvant n’être construit qu’une seule fois. Les étapes du procédé selon l’invention sont détaillées ci-après. A) Construction d’un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique à partir d’au moins une image d’un échantillon comprenant des particules de plastique Au cours de cette étape, on construit un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique à partir d’au moins une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique. Le modèle selon l’invention est constitué d’au moins deux réseaux de neurones convolutifs (CNN de l’anglais « Convolutional Neural Network »), plus précisément un premier réseau correspondant à un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique, et un deuxième réseau correspondant à un réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes, ces premiers et deuxièmes réseaux ayant été entrainés sur une base d’apprentissage au cours de la présente étape. Comme cela sera décrit ci-après à l’étape C) d’application du modèle construit à la présente étape A), le deuxième réseau exploite l’un des résultats du premier réseau. Ainsi les deux réseaux du modèle selon l’invention interagissent entre eux. Par réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique, on entend un réseau de neurones convolutif qui permet d’étiqueter chaque pixel d’une image avec une classe. De manière préférée, on utilise le réseau de type U-net en tant que réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique. Ce réseau est par exemple décrit dans le document (Ronneberger et al., 2015). Le réseau U-net est un réseau en deux parties incluant une étape de contraction et une d’expansion. Le chemin de contraction suit l'architecture typique d'un réseau convolutif avec l'application répétée de deux convolutions 3x3, suivies chacune d'une unité linéaire rectifiée (ReLU) et d'une opération de « max pooling » (sous-échantillonnage par valeur maximale) avec un pas de 2. A chaque couche, le nombre de canaux est doublé, la première comportant 64 canaux. Le chemin d’expansion consiste en un sur-échantillonnage (car il s’agit d’une convolution transposée), suivi d'une convolution 2x2 divisant par deux le nombre de canaux, puis d’une concaténation de la couche de niveau similaire du chemin de contraction, puis enfin de deux convolutions 3x3, chacune suivie d’une ReLU. Au niveau de la couche finale, une convolution 1x1 est utilisée pour mettre en correspondance chaque vecteur de 64 caractéristiques au nombre de classes souhaité. Le réseau comporte 5 couches. Appliqué aux images d’un échantillon d’un milieu comportant des particules de microplastiques et comme cela sera discuté ci-dessous, ce réseau de neurones convolutif permet de détecter et localiser les particules de microplastiques dans le milieu. Par réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes, on entend un réseau de neurones convolutif permettant de détecter un ou plusieurs objets dans une image (localisation dans des contours, définis par les coordonnées des contours) et de déterminer une probabilité d’appartenance à une catégorie de ou des objets contenus dans le contour. De manière préférée, on peut utiliser le réseau de type ResNet en tant que réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes. Ce type de réseau est une évolution robuste des réseaux précédemment cités, en réduisant les problèmes de disparition du gradient (« vanishing gradient » en anglais). Les blocs de tels réseaux comportent des voies parallèles à chaque couche qui ajoutent l’information d’entrée sous échantillonnée au résultat de la couche neuronale. Ce type de réseau est par exemple décrit dans le document (He et al., 2015). Le modèle du procédé selon l’invention est entrainé sur une base d’apprentissage, la base d’apprentissage étant formée par une pluralité d’images d’apprentissage d’échantillons d’apprentissage du milieu comprenant des particules de plastique, les particules de plastique ayant été préalablement détectées sur les images d’apprentissage et au moins une classe de plastique ayant été attribuée à chaque particule de plastique détectée sur ces images d’apprentissage. Avantageusement, d’autres caractéristiques des particules de plastique présentes dans les images d’apprentissage peuvent avoir été identifiées, telles que la taille et/ ou la surface et/ou le nombre et/ou la couleur et/ou des paramètres de forme des particules de plastique. De manière très préférée, la base d’apprentissage peut être constituée d’images d’échantillons d’apprentissage du milieu comprenant des particules de plastique acquises tel que décrit dans l’étape B) ci-dessous. Avantageusement la base d’apprentissage comporte au moins 10 images d’apprentissage, de préférence au moins 20, de manière très préférée au moins 50 images d’apprentissage. Il est bien clair que la base d’apprentissage peut comporter des images d’autres types de milieux que le milieu d’intérêt. Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon l’invention peut comprendre une étape préalable de construction de la base d’apprentissage. Il s’agit d’une étape bien connue de l’homme du métier. Lors de cette étape préalable, on acquière une pluralité d’images du milieu comprenant des particules de plastique au moyen d’un appareil photographique. De préférence on acquière au moins 10 images d’apprentissage, de préférence au moins 20, de manière très préférée au moins 50 images d’apprentissage. Il est bien clair que la base d’apprentissage peut comporter des images d’autres types de milieux que le milieu d’intérêt. Puis, sur chacune des images d’apprentissage, on entoure chaque particule de plastique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie. La forme géométrique prédéfinie délimite des portions des images d’apprentissage qui comportent une particule de plastique. De préférence, on peut utiliser la même forme géométrique prédéfinie pour toutes les particules de plastique, et seules les dimensions de la forme géométrique prédéfinie varient d’une forme géométrique à l’autre en fonction des dimensions des particules de plastique. Selon un mode de réalisation, la forme géométrique prédéfinie peut être choisie parmi un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle, ou toute forme analogue. La forme géométrique associée à une particule de plastique peut être décrite par ses coordonnées au sein d’un repère associé à l’image. Puis, lors de cette étape préalable de construction de la base d’apprentissage, on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chaque image d’apprentissage au moins une classe de particules de plastique. En d’autres termes, on identifie la classe de la particule de plastique entourée par la forme géométrique (par exemple une mousse, une fibre, un pellet, un fragment, etc.) selon la classification prédéfinie, et on associe à la forme géométrique prédéfinie la classe de la particule de plastique identifiée. Selon une mise en œuvre de l’invention, à partir de la base d’apprentissage pré-existante ou construite dans une étape préalable tel que décrit ci-dessus, on peut entrainer : Le réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur la base d'apprentissage ; et Le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la base d'apprentissage. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut améliorer l’entraînement de l’un et/ou l’autre des réseaux de neurones convolutifs selon les méthodes suivantes : - enrichissement préalable de la base d’apprentissage par agitation des échantillons d’apprentissage, notamment lorsqu’ils sont disposés dans un contenant adapté (tamis, verre transparent, boite de petri, …), et acquisition d’une image d’apprentissage après chaque agitation ; et/ou - enrichissement de la base d’apprentissage par des méthodes classiques en traitement d’image pour des réseaux convolutifs (rotation, translation, déformations, transformation de luminosité, ajout de bruit …) - découpage des images d’apprentissage en boites (ou encore en patchs) se recouvrant partiellement suivant un schéma aléatoire, de même dimension adaptée à la taille de l’élément à détecter, préférentiellement, deux à dix fois la taille de l’élément, par exemple une cinquantaine de pixels de large pour des objets à détecter de cinq à dix pixels. Puis on entraine les deux réseaux de neurones convolutifs selon l’invention sur les patchs formés. Notamment, on peut prédire la segmentation sur une image complète par reconstruction à partir des boites avec une moyenne des prédictions. Ainsi, à l’issue de cette étape, on obtient un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu à partir d’une image de l’échantillon du milieu. B) Acquisition d’au moins une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique Au cours de cette étape, on acquière au moins une image de l’échantillon du milieu comprenant les particules de plastique, au moyen d’un appareil photographique. L’appareil photographique selon l’invention peut être un appareil numérique ou non. Selon une mise en œuvre de l’invention, lorsque l’appareil photographique n’est pas un appareil numérique, les images du procédé selon l’invention peuvent être obtenues au moyen d’une numérisation des photographies prises par l’appareil photographique. Selon une mise en œuvre de l’invention, lorsque l’appareil photographique est un appareil numérique, celui-ci peut être par exemple intégré dans un téléphone intelligent (« smartphone » en anglais). L’appareil photographique peut aussi être embarqué sur un drone télécommandé ou sur un vaisseau marin ou sous-marin télécommandé ou sur un robot terrestre télécommandé. L'acquisition des images du procédé selon l’invention ne nécessite donc pas de matériel onéreux et/ou dont la mise en œuvre nécessite un expert : seul un appareil photographique quelconque suffit, complété éventuellement par des moyens de numérisation. L’équipement requis pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention est donc accessible à tous, y compris à des organismes de surveillance, des services publics et de l’état, et même à des particuliers, ce qui peut permettre un suivi plus fréquent et régulier de la pollution par les plastiques d’un site. Avantageusement, les images de l’échantillon du milieu sont des images en couleur (ou images RGB). Cela permet de mieux distinguer les particules de plastique des autres constituants du milieu (comme par exemple des grains de sable), mais aussi de pouvoir déterminer des caractéristiques des particules de plastique de manière plus fiable notamment la couleur). Avantageusement, on acquière une pluralité d’images du milieu comprenant les particules de plastique au moyen d’un appareil photographique suivant des angles (de prise de vue) différents. Par exemple, on peut acquérir au moins deux, de préférence au moins trois, de manière très préférée cinq images photographiques de l’échantillon du milieu comprenant les particules de plastique sous différents angles. Cela permet d’améliorer la redondance d’information et donc d’abaisser l’incertitude sur les caractéristiques des particules de plastique déterminées in fine. De manière éventuellement cumulative, lorsque l’échantillon est disposé dans un contenant, on peut agiter le contenant comprenant les particules de plastique préalablement à la prise d’une nouvelle image, afin que ces particules soient disposées selon une configuration différente. Ce dernier mode est particulièrement avantageux lorsque le milieu est composé d’une matrice non consolidée (par exemple des sédiments ou des grains de sable), afin de mieux distinguer les particules de plastique des autres constituants du milieu. Mais dans tous les cas, cela permet d’améliorer la redondance d’information, et donc la fiabilité de la détection et de la caractérisation des particules de plastique. Avantageusement, on peut géolocaliser (ou géoréférencer) le lieu où chaque image est acquise. Il en résulte que chaque image est positionnée dans l'espace (en trois dimensions), ce qui permet de replacer les caractéristiques des particules de plastique identifiées dans un espace géographique. Cela peut être assuré de manière simple, au moyen par exemple d’un GPS, éventuellement intégré dans un téléphone portable ou embarqué dans un drone si ces moyens sont utilisés pour les prises de vue. Selon une mise en œuvre, pendant la prise de vue d’au moins une image, l’échantillon du milieu comportant les particules de plastique peut être éclairé au moyen d’une source lumineuse dans une gamme de longueurs d’onde distincte du visible, comme par exemple dans l’UV (ultra-violet) ou l’IR (infra-rouge). Cela augmente la redondance d’information, et donc la fiabilité de la détection et de la caractérisation des particules de plastique. Selon une mise en œuvre pouvant être optionnellement combinée à la précédente, au moins une des images photographiques peut être prise au moyen d’un appareil photographique comportant un filtre, comme par exemple un filtre de couleur, un filtre dans l’UV ou un filtre dans l’IR. Avantageusement, on peut utiliser plusieurs filtres colorés pour acquérir plusieurs images de l’échantillon du milieu comportant les particules de plastique. A nouveau, une telle configuration permet d’augmenter la redondance d’information relative à un même échantillon, et donc la fiabilité de la détection et de la caractérisation des particules de plastique. De manière préférée, on associe à chacune des images photographiques une information relative aux dimensions de l’échantillon du milieu considéré. Les dimensions de l’échantillon peuvent être mesurées préalablement à l’acquisition des images, ou bien être déjà connues (par exemple si l’échantillon est disposé dans un contenant de dimensions connues), ou bien un étalon (un objet de dimension connu par exemple) peut être disposé à proximité ou sur l’échantillon lors des prises de vue par l’appareil photographique. Cette information est utile pour caractériser les dimensions des particules de plastique. C) Application du modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique des particules de plastique à partir d’au moins une image d’un échantillon du milieu comprenant des particules de plastique Au cours de cette étape, on applique le modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu des particules de plastique construit à l’étape A). Cette étape est appliquée pour chaque image du milieu acquises à l’étape B) Plus précisément, au cours de cette étape, pour chaque image du milieu acquises à l’étape B) : I) on applique le réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique entrainé à l’étape B) sur l’image de l’échantillon du milieu pour obtenir une image segmentée de l’image de l’échantillon dudit milieu. Puis, on détecte les particules de plastique à partir de l’image segmentée, et on détermine une pluralité de contours entourant chacune des particules de plastique détectées sur l’image segmentée ; II) on applique le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette entrainé à l’étape B) sur une pluralité d’imagettes de l’image de l’échantillon du milieu, les imagettes étant délimitées à partir de la pluralité de contours déterminés sur l’image segmentée. Puis on détermine au moins la classe de plastique pour chacune des particules de plastique comprises dans les imagettes. Les sous-étapes I) et II) sont détaillées ci-après : I) Application du réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique Ainsi, pour chaque image de l’échantillon acquise à l’étape précédente, on applique le premier réseau de neurones convolutif (permettant une segmentation sémantique) sur l’image considérée, et on obtient une image segmentée pour cette image. De manière générale, un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique fournit une image en niveaux de gris dont chaque pixel correspond à une probabilité d'appartenance à une classe. On peut déterminer une segmentation de l’image en appliquant un seuil à cette image en niveaux de gris, le seuil étant compris entre 0 et 1, par exemple 0,5. Puis pour l’image segmentée obtenue pour l’image de l’échantillon du milieu considérée, on détermine une pluralité de contours englobant chacun une particule de plastique. Selon une mise en œuvre de l’invention, les contours peuvent être de forme quelconque et être choisie parmi un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle, ou toute forme analogue. Un contour associé à une particule de plastique peut être décrit par ses coordonnées. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la pluralité de contours englobant chacun une particule de plastique au moyen d’un algorithme de détection des composantes connexes d’une image. De manière générale, la connexité est une notion de topologie qui formalise le concept d'« objet d'un seul tenant ». Un objet est dit connexe s'il est fait d'un seul « morceau ». Dans le cas contraire, chacun des morceaux est une composante connexe de l'objet étudié. Dans le domaine de la détection d’objets dans une image, un algorithme de détection des composantes connexes peut consister à parcourir une image en assignant une classe à chaque composante connexe de l’image. Les contours correspondent alors aux coordonnées limites des pixels appartenant à la même classe. Il s’agit d’une opération bien connue de l’homme du métier. On peut par exemple utiliser l’algorithme de détection des composantes connexes d’une image décrit dans le document (Lumia et al., 1983). Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer des contours de forme rectangulaire à partir des abscisses et ordonnées minimum et maximum des composantes connexes identifiées. A l’issue de la sous-étape I), on obtient donc une pluralité de contours englobant chacune des particules de plastique d’une image segmentée obtenue pour une image de l’échantillon du milieu. Autrement dit au cours de cette sous-étape, on a détecté, et même localisé, les particules de plastique dans l’image de l’échantillon du milieu considérée. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut en outre, à l’issue de la sous-étape I), déterminer le nombre de particules de plastiques contenues dans l’échantillon, par exemple en dénombrant le nombre de contours déterminés. Selon une autre mise en œuvre de l’invention, on peut en outre, à l’issue de la sous-étape I), déterminer des caractéristiques relatives à la morphologie des particules, comme par exemple leur forme (par exemple en déterminant des paramètres de forme tel que le grand axe et le petit axe des particules) et/ou leur surface et/ou leur périmètre et/ou le diamètre moyen et/ou le rapport d’aspect, par des outils standard de traitement d’images comme décrit dans le document (Baubet et al., 2016). La surface d’une particule de plastique peut être obtenue par le comptage du nombre total de pixels contenu dans le contour associé à cette particule. Le périmètre peut être déterminé par le comptage du nombre de pixels du contour. Le diamètre moyen peut être estimé par la longueur moyenne entre le centre d’inertie et tous les pixels du contour. Le rapport d’aspect peut être obtenu par le ratio entre la longueur maximale et minimale entre le centre d’inertie et les pixels du contour. II) Application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes Selon l’invention, à partir de la pluralité de contours déterminés pour une image segmentée d’une image donnée de l’échantillon du milieu, on délimite une pluralité d’imagettes de cette image de l’échantillon du milieu. Le terme imagette est un terme couramment utilisé dans le domaine du traitement de l’image et signifie « portion d’une image ». Ainsi au cours de cette sous-étape, il s’agit tout simplement, pour une image de l’échantillon du milieu, de délimiter des portions de cette image dont les limites correspondent aux limites des contours qui ont été déterminés à la sous-étape I) sur l’image segmentée de l’image considérée. Autrement dit, pour délimiter des imagettes d’une image, on reporte sur cette image les contours déterminés sur l’image segmentée. Puis selon l’invention, on applique le réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la pluralité d’imagettes de l’image de l’échantillon du milieu ainsi délimitées. L’application de ce deuxième réseau de neurones convolutif permet de déterminer au moins une probabilité d’appartenance à une classe de plastique pour chacune des particules de plastique contenues dans l’image considérée. Il est bien clair que les classes de plastique ainsi déterminées font partie des classes de plastique de la classification (par exemple la classification « MasterList DCSMM ») utilisée pour la construction de la base d’apprentissage. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la classe de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant la classe ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée à l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes. Selon une mise en œuvre de l’invention, lors de l’application réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur la pluralité d’imagettes de l’image de l’échantillon du milieu, on peut déterminer en outre une catégorie correspondant à la couleur des particules de microplastique. Autrement dit, au cours de l’étape II), on peut déterminer la couleur des particules de plastique, en plus de leur classe. De même que pour la classe de plastique, l’application du deuxième réseau de neurones convolutif permet de déterminer au moins une probabilité d’appartenance à une couleur de plastique pour chacune des particules de plastique contenues dans l’image considérée. On peut déterminer la couleur de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant la couleur ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée à l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes. Il est bien clair que les couleurs de plastique ainsi déterminées font partie des catégories de couleur de plastique de la classification (par exemple la classification « MasterList DCSMM ») utilisée pour la construction de la base d’apprentissage. Alternativement, on peut définir des sous-catégories de la catégorie correspondant à la classe de plastique, ces sous-catégories étant fonction de la couleur. Par exemple, on peut créer les catégories suivantes comprenant des sous-catégories : fragment rouge, fragment bleu, fragment vert, fragment noir, et faire la même chose pour les autres classes de plastique. A l’issue de l’application du réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes, on peut déterminer la classe et la couleur de plastique d’une particule de plastique contenue dans l’image considérée de l’échantillon du milieu en choisissant le couple (classe de plastique, couleur) ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée. Selon l’invention, les sous-étapes I) et II) sont appliquées pour chaque image de l’échantillon du milieu acquises au cours de l’étape B). Lorsque plusieurs images d’un même échantillon ont été acquises au cours de l’étape B) et que les sous-étapes I) et II) ont été appliquées à chacune de ces images, on peut déterminer : les classes de plastique des particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en réalisant, pour chaque classe, une moyenne (pondérée ou non) des probabilités d’appartenance à la classe de plastique déterminée pour chaque image indépendamment ; et/ou le nombre de particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en faisant la moyenne (pondérée ou non) du nombre de particules de plastiques déterminés pour chaque image indépendamment. Avantageusement, on peut prendre la partie entière la plus proche de cette moyenne ; et/ou la surface de particules de plastique présentes dans l’échantillon du milieu en faisant, après une classification des surfaces déterminées pour chaque image indépendamment, une moyenne (pondérée ou non) des surfaces des particules de plastiques déterminés pour chaque classe ; cette même approche peut s’appliquer pour le diamètre moyen et/ou le périmètre, et/ou le rapport d’aspect. Les moyennes décrites ci-dessous peuvent être pondérées en fonction de différents critères par exemple la qualité (résolution) de l’image. L’utilisation de plusieurs images permet de réduire l’incertitude sur chaque caractéristique déterminée. Ainsi, les données nécessaires à la mise en œuvre du procédé selon l’invention ne nécessitent pas de préparation préalable de l’échantillon du milieu, et peuvent être acquises in situ, de manière rapide et sans nécessité d’expertise, au moyen d’un simple appareil photographique. Enfin, le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre de manière entièrement automatisée, sans interaction humaine, grâce à l’enchainement de deux réseaux de neurones convolutifs préalablement entrainés sur une base d’apprentissage. Les résultats du procédé selon l’invention pouvant être obtenus de manière plus simple et moins dépendante de l’opérateur que dans l’art antérieur, le procédé selon l’invention peut être facilement déployé, à grande échelle, par exemple pour des réseaux de surveillance environnementaux, tels que le réseau OSPAR. Exemples Les caractéristiques et avantages du procédé selon l’invention apparaitront plus clairement à la lecture de l’exemple d'application ci-après. Un prélèvement d’un échantillon de sable comprenant des déchets de microplastiques sur une plage a été réalisé. Sept images de cet échantillon ont été acquises au moyen de l’appareil photographique d’un téléphone portable commercial, selon différents angles de vue et/ou après différentes agitations de l’échantillon du milieu. La présente, à titre purement illustratif, un exemple d’images (ici représenté en noir et blanc, à des fins de reproduction) réalisées pour cet échantillon. On peut distinguer des grains de sable G et des déchets microplastiques P (contours en pointillé ajoutés pour plus de lisibilité) sur cette image. L’échantillon représenté sur cette image a une dimension connue, de 7,4 cm x 7,4 cm. Le modèle selon l’invention a été construit par un entrainement sur une base d’apprentissage des deux réseaux de neurones convolutifs suivants : un réseau U-net en tant que réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique ; un réseau Resnet en tant que réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes. La base d’apprentissage est constituée de 50 images d’apprentissage d’échantillons de sable provenant de différentes plages représentant une large diversité de granulométrie depuis des sables fins jusqu’à des graviers, et comprenant des particules de microplastiques, ces particules ayant été (de manière manuelle) préalablement détectées et catégorisées selon la classification générique précitée (5 classes). Par ailleurs, leur couleur et leur surface ont été également estimées par un utilisateur. Une fois construit, le modèle est appliqué aux images de l’échantillon de sable d’intérêt. La présente l’image segmentée associée à l’image de la , et obtenue à l’issue de l’étape B.I) décrite ci-dessus. Cette image segmentée fait apparaitre huit objets notées p0 à p8, identifiés comme des déchets microplastiques par le réseau U-Net entrainé sur la base d’apprentissage décrite ci-dessus. Le tableau 2 présente les caractéristiques des déchets microplastiques déterminées pour chacun des neuf déchets microplastiques p0 à p8 détectés dans l’image segmentée de la . Plus précisément, les caractéristiques de chaque déchet microplastique déterminées par l’application du modèle selon l’invention sont : la classe de plastique : cette caractéristique est déterminée à l’issue de l’étape B.II), et correspond à la classe de particules de plastique ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée ; la surface : cette caractéristique est déterminée à l’issue de l’étape B.I), par le comptage du nombre total de pixels contenus dans le contour associé à cette particule ; la couleur : cette caractéristique est déterminée à l’issue de l’étape B.II), et correspond à la couleur de particules de plastique ayant la probabilité d’appartenance la plus élevée. Particules Catégorie Couleur Surface (mm 2 ) p0 Fragment Vert 7,7 p1 Film Rouge 37,0 p2 Pellet Indéterminé 7,9 p3 Fragment Rose 5,6 p4 Mousse Rouge 25,7 p5 Pellet Blanc 9,3 p6 Fibre Vert 12,1 p7 Pellet Noir 16,4 p8 Fragment Bleu 6,8 Les caractéristiques déterminées par le procédé selon l’invention ont été comparées à une interprétation manuelle de l’image, réalisées par un utilisateur. Les caractéristiques sont tout à fait concordantes. Ainsi, le procédé selon l’invention permet une détection et une caractérisation de particules de plastique fiable, même lorsque le milieu dans lequel ces particules sont présentes est complexe (ici des grains de sable de granulométrie et couleur différentes). Le procédé selon l’invention présente donc une simplicité de mise en œuvre : il ne nécessite pas de préparation préalable de l’échantillon du milieu, ni de matériel lourd, qui plus est pouvant nécessiter une expertise. Enfin, aussi bien la détection que la caractérisation peuvent être mis en œuvre de manière entièrement automatisée, sans interaction humaine, grâce à l’enchainement de deux réseaux de neurones convolutifs préalablement entrainés sur une base d’apprentissage, ce qui permet un résultat moins subjectif et surtout indépendant du niveau d’expertise de l’utilisateur. Procédé pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu, ledit milieu pouvant être quelconque, ladite au moins une caractéristique correspondant à une classe de plastique définie selon une classification prédéfinie, caractérisé en ce qu’on réalise au moins les étapes suivantes : a) Au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité d’images d’apprentissage d’échantillons dudit milieu comprenant des particules de plastique, les particules de plastique ayant été préalablement détectées sur lesdites images d’apprentissage et au moins une classe de plastique ayant été attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage, on construit un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu à partir d’une image de l’échantillon du milieu en appliquant au moins les sous-étapes suivantes : i) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur ladite base d'apprentissage ; ii) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur ladite base d'apprentissage ; b) On acquière au moins une image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique au moyen d’un appareil photographique ; c) Pour chaque image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique acquise à l’étape b), on applique ledit modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu construit à l’étape a) de la manière suivante : I) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique entrainé à l’étape a) sur ladite image dudit échantillon dudit milieu pour obtenir une image segmentée de ladite image dudit échantillon dudit milieu, on détecte lesdites particules de plastique à partir de ladite image segmentée, et on détermine une pluralité de contours entourant chacune desdites particules de plastique détectées sur ladite image segmentée ; II) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette entrainé à l’étape a) sur une pluralité d’imagettes de ladite image dudit échantillon dudit milieu, lesdites imagettes étant délimitées à partir de ladite pluralité de contours déterminés sur ladite image segmentée, et on détermine au moins ladite classe de plastique pour chacune desdites particules de plastique comprises dans lesdites imagettes. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique correspond au réseau de neurones convolutif U-Net. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette correspond au réseau de neurones convolutif ResNet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à partir de ladite image segmentée, on détermine en outre le nombre et/ou la surface et/ou le périmètre et/ou le diamètre moyen et/ou le rapport d’aspect desdites particules de plastique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on détermine en outre la couleur desdites particules de plastique à l’issue de l’étape c) II), une couleur de plastique ayant été en outre attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage de ladite base d’apprentissage à laquelle est appliqué ledit réseau de neurone convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, au cours de l’étape b), on géolocalise le lieu de l’acquisition de l’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, préalablement à l’étape a), on construit ladite base d’apprentissage de la manière suivante : - on acquiert des images d’apprentissage d’échantillons d’un milieu comprenant des particules de plastique, au moyen d’un appareil photographique ; - sur chacune desdites images d’apprentissage, on entoure chacune desdites particules de plastique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie ; - puis on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chacune desdites particules de plastique au moins une classe de particules de plastique. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre au moins des étapes a) et c) du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.