Brevet FR3152600A1 — publié le 20250307

Procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef L’invention concerne un procédé (40) de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques d’un environnement d’atterrissage au sein d’image(s) radar comprenant : - une phase (48) d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond comprenant : - l’obtention (50) d’un jeu de données d’apprentissage labélisées ; - l’entrainement (52) dudit outil sur ledit jeu, ledit outil combinant au moins un mécanisme d’attention et un réseau de neurones convolutifs, - une phase (58) d’inférence, appliquant ledit outil entrainé à une image radar courante, comprenant : - la segmentation (60) de ladite image radar courante par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel à un des éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation ; - la localisation (62) d’au moins un des éléments caractéristiques dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef La présente invention concerne un procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention concerne également un dispositif électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4. L’invention concerne également un système d’aide à l’atterrissage comprenant au moins un radar et un tel dispositif. L’invention concerne également un aéronef comprenant un tel système d’aide à l’atterrissage. L’invention se situe dans le domaine de la navigation d’aéronefs. Dans ce domaine en particulier, il est connu d’équiper les aéronefs de dispositifs d’aide à l’atterrissage propres notamment à déterminer la position de l’aéronef par rapport à la piste d’atterrissage. En particulier, pour atterrir en conditions de visibilité réduite, notamment en présence de brouillard, de neige, de forte pluie, etc., l’équipage ou le pilote d’un aéronef s’appuie généralement sur des équipements de bord correspondant à de tels dispositifs d’aide à l’atterrissage comprenant notamment de manière connue des systèmes d’atterrissage aux instruments ILS (de l’anglais Instrument Landing System ), des systèmes d’atterrissage à micro-ondes MLS (de l’anglais Microwave Landing System ), un récepteur GPS permettant notamment d’obtenir une position géolocalisée de l’aéronef, etc.… et s’appuie également sur des infrastructures au sol d’aide à l’atterrissage telles que des rampes de feux d’approche, un indicateur de pente d’approche PAPI (de l’anglais Precision Approach Path Indicator ), les balises utilisées par le système d’atterrissage aux instruments ILS telles que l’axe de la piste, le plan oblique de descente aboutissant à la piste, le seuil de piste, la piste en tant que telle, la zone de toucher des roues, etc. Toutefois, lorsque les conditions de visibilité et/ou de radionavigation sont insuffisantes, de telles solutions conventionnelles sont limitées car n’offrant pas une précision suffisante pour être conforme aux objectifs de sécurité de la navigation aérienne appliqués aux différents types d’approche et atterrissage, ou nécessitant une ou des infrastructures spécifiques couteuses ou impossibles à mettre en œuvre quelle que soit la zone d’atterrissage. Le but de l’invention est alors de proposer une solution fournissant, aux solutions conventionnelles de localisation, un complément d’intégrité et/ou de continuité et/ou de précision, une telle solution permettant d’assurer un guidage automatique d’aéronef qui soit conforme aux objectifs de sécurité de la navigation aérienne appliqués aux différents types d’approche et atterrissage. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar, ledit procédé comprenant : - une phase d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond comprenant : - l’obtention d’un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar ; - l’entrainement dudit outil d’apprentissage profond sur ledit jeu de données d’apprentissage labélisées, ledit outil d’apprentissage profond combinant au moins un mécanisme d’attention et un réseau de neurones convolutifs, ledit entrainement étant basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût quantifiant l’écart entre la prédiction dudit outil d’apprentissage profond et la vérité-terrain associée, - une phase d’inférence, appliquant ledit outil d’apprentissage profond entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef, comprenant : - la segmentation de ladite image radar courante par ledit outil d’apprentissage profond entrainé par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation ; - la localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. Ainsi la présente invention vise à tirer profit des images obtenues à partir de mesures radar, à M dimensions, par exemple des mesures radar millimétriques. En effet, il est certes connu d’équiper un aéronef d’un système de radar comportant au moins une antenne directionnelle, adapté à émettre au moins un faisceau d’ondes radiofréquence selon un axe de visée de direction pilotable, ladite direction étant définie par un angle en site et un angle en gisement, et par exemple orientée vers l’avant de l’aéronef. Toutefois, avantageusement la présente invention propose une exploitation spécifique de mesures radar à M dimensions, notamment des mesures radar millimétriques en leur appliquant un outil d’apprentissage profond reposant en particulier sur les mécanismes d’attention pour améliorer la détection, par segmentation, des éléments caractéristiques de la scène d’approche en phase d’atterrissage de l’aéronef. Ainsi pour une telle application particulière de détection, par segmentation, des éléments caractéristiques de la scène d’approche en phase d’atterrissage de l’aéronef, la présente invention propose de bénéficier de la puissance d’un apprentissage par intelligence artificielle au moyen dudit outil d’apprentissage profond reposant en particulier sur les mécanismes d’attention appliqué de manière non triviale spécifiquement à des mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions. Selon la présente invention l’outil d’apprentissage profond est préalablement entrainé sur un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar. Autrement dit, l’entrainement préalable fournit un modèle d’intelligence artificielle auto-attentif propre à mettre en avant, lors de la phase d’inférence, les différents éléments caractéristiques visibles et pertinents sur la mesure radar courante par rehaussement du contraste et/ou homogénéisation d’une zone. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions, comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - ledit outil d’apprentissage profond comprend en outre un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM, lesdites cellules récursives LSTM recevant en entrée lesdites mesures radar regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar d’une série temporelle étant prédéterminée, la sortie desdites cellules récursives LSTM étant fournie en entrée dudit au moins un mécanisme d’attention dont la sortie est fournie en entrée dudit réseau de neurones convolutifs ou ledit au moins un mécanisme d’attention recevant en entrée lesdites mesures radar regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar d’une série temporelle étant prédéterminée, les sorties associées dudit au moins un mécanisme d’attention étant fournies en entrée desdites cellules récursives dont les sorties respectives sont fournies en entrée dudit réseau de neurones convolutifs ; - le pas d’acquisition entre chaque mesure radar de ladite série temporelle est supérieur ou égal à une demi-seconde, et dans lequel la durée totale de ladite série temporelle est inférieure ou égale à deux secondes ; - ledit au moins un mécanisme d’attention comprend un nombre de masques supérieur ou égal au nombre de classes d’éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage ; - ledit au moins un mécanisme d’attention comprend le codage d’au moins un descripteur de la position relative, dans le domaine spatial ou temporel, desdits éléments caractéristiques prédéterminés les uns par rapport aux autres au sein dudit environnement d’atterrissage ; - ledit au moins un mécanisme d’attention est : - un mécanisme de self attention propre à traduire la similarité de différents motifs au sein d’une même mesure radar ou d’une même série temporelle ; ou - un mécanisme d’attention spécifique propre à associer des zones d’une même image radar à un ensemble de motifs prédéfinis représentatifs d’informations préalablement disponibles sur l’environnement d’atterrissage ; - ledit outil d’apprentissage profond est configuré pour appliquer une approche multi-classes en utilisant au préalable une labellisation à canal multiple dudit jeu de données d’apprentissage selon laquelle un pixel est propre à appartenir à plusieurs classes desdits éléments caractéristiques prédéterminés ; - le procédé comprend en outre une étape de fourniture dudit résultat de segmentation et/ou de la ladite localisation à un pilote dudit aéronef et/ou à un équipement de pilotage automatique dudit aéronef, et/ou ladite localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar correspond au moins à la localisation de la piste d’atterrissage et comprend : - un premier post-traitement comprenant : - la détermination, d’au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, la circulaire d’un point correspondant à l’angle formé à partir de l’origine dudit repère et de l’axe de visée du radar jusqu’à la projection dudit point dans le plan (0, x, y) et orienté positif suivant la rotation autour de l’axe (0, z) ; et - la détermination de l’orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar, par : - corrélation entre le résultat de ladite segmentation et un contour connu de ladite piste ; et/ou - identification des bords de pistes par détermination d’une pluralité de points d’intérêt dont le contour contraste dans ladite image radar courante en étant représentatif d’un rectangle de piste dont les droites sont obtenues par régression linéaire à partir de ladite pluralité de points, ou - un deuxième post-traitement comprenant la détermination, par réseau de neurones, dudit au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, et de ladite orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar ; - chaque mesure radar est prétraitée avant utilisation lors de la phase d’apprentissage et/ou d’inférence, le prétraitement de chaque mesure radar comprenant : - un filtrage conservant uniquement les mesures radar ayant une distance inférieure à 2200m, et/ou - une réduction de dimension de chaque mesure radar à une mesure radar bidimensionnelle ou tridimensionnelle L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un dispositif électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar, notamment millimétrique, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre : - une phase d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond comprenant : - l’obtention d’un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar ; - l’entrainement dudit outil d’apprentissage profond sur ledit jeu de données d’apprentissage labélisées, ledit outil d’apprentissage profond combinant au moins un mécanisme d’attention et un réseau de neurones convolutifs, ledit entrainement étant basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût quantifiant l’écart entre la prédiction dudit outil d’apprentissage profond et la vérité-terrain associée, - une phase d’inférence, appliquant ledit outil d’apprentissage profond entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef, comprenant : - la segmentation de ladite image radar courante par ledit outil d’apprentissage profond entrainé par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation ; - la localisation des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. L’invention concerne également un système d’aide à l’atterrissage comprenant au moins un radar, notamment millimétrique, et un tel dispositif électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4. L’invention concerne également un aéronef comprenant un tel système d’aide à l’atterrissage. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un bloc diagramme des principaux blocs fonctionnels d’un dispositif électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions ; FIG. 2 la FIG. 2 est un organigramme des principales étapes d’un procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 1 illustre un mode de réalisation d’un dispositif 10 électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef selon un mode de réalisation de l’invention. Un tel dispositif est propre à être intégré au sein d’un système d’aide à l’atterrissage, non représenté, comprenant au moins un radar, notamment millimétrique, non représenté, ledit système d’atterrissage étant lui-même propre à être embarqué à bord d’un aéronef non représenté. Plus précisément, le dispositif 10 selon la présente invention est propre à mettre en œuvre une intelligence artificielle IA selon une phase d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond appliquée à un jeu de données d’entrées E d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar. Suite à ladite phase d’apprentissage, le dispositif 10 selon la présente invention est propre à mettre en œuvre une phase d’inférence appliquant ledit outil d’apprentissage profond entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une entrée E correspondant cette fois à au moins une mesure radar, notamment au moins une mesure millimétrique, courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef. Pour ce faire, le dispositif 10 électronique selon la présente invention comprend donc tout d’abord un module d’obtention, non représenté sur la FIG. 1 , dudit jeu de données d’entrées E d’apprentissage labélisées utilisées lors de la phase d’apprentissage, et également d’au moins une entrée E correspondant cette fois à au moins une mesure radar, notamment au moins une mesure millimétrique, courante utilisée lors de la phase d’inférence. Le jeu de données d’entrées E comprend à titre d’entrées des mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, de 2 à 4 dimensions. Chaque dimension correspond respectivement, dans le repère dudit radar, à : - une mesure de distance du radar à un point, ou - une mesure circulaire, la circulaire d’un point correspondant à l’angle formé à partir de l’origine dudit repère et de l’axe de visée du radar jusqu’à la projection dudit point dans le plan (0, x, y) et orienté positif suivant la rotation autour de l’axe (0, z), ou - une mesure Doppler, ou - une mesure d’élévation, l’élévation d’un point correspondant à l’angle formé à partir de l’origine dudit repère et de l’axe de visée du radar jusqu’à la projection dudit point dans le plan (0, x, z) et orienté positif suivant la rotation autour de l’axe (0, y) . De telles mesures sont acquises par un radar, notamment millimétrique, et traitées en temps réel lors de la phase d’inférence par l’outil d’apprentissage profond préalablement entrainé. Les « caractéristiques » des différentes dimensions, notamment leurs tailles, leurs amplitudes et leurs résolutions, dépendent des caractéristiques du radar employé, notamment un radar millimétrique. Selon le mode de réalisation de la FIG. 1 , il est à noter que les données d’entrées sont fournies sous forme de séries temporelles, une série temporelle comprenant une série de données, par exemple cinq données tel que représenté sur la FIG. 1 associées respectivement à cinq instants successifs de captures radar distincts t N-4 , t N-3 , t N-2 , t N-1 et t N selon l’axe temporel t. Selon l’exemple de la FIG. 1 , le dispositif 10 comprend donc un outil d’apprentissage profond 12 comprend au moins : un mécanisme d’attention 14 et un réseau de neurones convolutifs. En particulier, selon l’exemple de la FIG. 1 , pour exploiter l’information temporelle et favoriser une cohérence de détection, par segmentation, l’outil d’apprentissage profond 12 comprend en outre optionnellement un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM. Selon le mode de réalisation de la FIG. 1 , ledit au moins un mécanisme d’attention 14 est configuré pour recevoir en entrée lesdites mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar, notamment une mesure radar millimétrique, d’une série temporelle étant prédéterminée, les sorties associées dudit au moins un mécanisme d’attention 14 étant fournies en entrée desdites cellules récursives 16 dont les sorties respectives sont fournies en entrée dudit réseau de neurones convolutifs 18. Autrement dit, selon le mode de réalisation de la FIG. 1 , l’outil d’apprentissage profond 12 comprend un module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention 14, connecté à un module optionnel de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM, connecté à un module de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs 18. Ainsi, selon ce mode de réalisation, chaque instant de la série temporelle se voit appliquer individuellement un mécanisme d’attention, avant d’être traité en tant que série par les cellules LSTM convolutionnelles. Par la suite, chacun des modules de l’outil d’apprentissage profond 12 selon la présente invention est détaillé. Tout d’abord, le module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention 14 est décrit ci-après. En particulier, il est à noter que, de manière générale (i.e. sans aucune application au domaine technique particulier de la présente invention à savoir la navigation d’aéronefs), les mécanismes d’attention sont notamment décrits par Vaswani, Ashish, et al. dans l’article intitulé " Attention is all you need ." Advances in neural information processing systems 30 (2017) et reposent sur le produit suivant (de l’anglais Scaled Product Att ention) : , également appelé masque d’attention, avec : la requête (de l’anglais query ) qui représente l’information que l’on souhaite associer, et qui sera également comparée, à chacune des clés K (de l’anglais key ), afin d’associer un score de similarité à chacune de ces associations sous la forme d’un filtre d’attention: , avec la dimension de Q et K. Ce filtre est appliqué aux valeurs V (de l’anglais value ) qui contiennent l’information associée aux clés K de façon à ce qu’une requête soit définie uniquement par ses similarités aux valeurs. Selon la présente invention, pour application spécifique au domaine de la navigation d’aéronefs de ces mécanismes d’attention, Q correspond à la requête à savoir l’information contenue dans chaque mesure radar. L’information est fragmentée et encodée par des descripteurs détaillés ci-après ; V et K correspondent aux valeurs et aux clés auxquelles les requêtes sont comparées et associées, leur définition variant selon deux contextes d’application envisagés tel qu’également détaillé ci-après. Selon la présente invention, l’utilisation des mécanismes d’attention pour la localisation d’éléments caractéristiques dans la mesure radar présente l’avantage d’analyser des motifs (de l’anglais patterns) et d’associer les différents motifs présents dans les images obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions. Dans le contexte d’observation d’un aérodrome où la disposition des éléments caractéristiques et l’architecture des éléments caractéristiques eux-mêmes sont codifiés, de tels motifs patterns, avec une certaine variabilité, restent en effet constants d’une scène d’atterrissage à l’autre (exemple d’un aérodrome) et gagnent donc à être exploités et associés pour l’interprétation de la géométrie de la scène, si bien que la prise en compte de mécanisme(s) d’attention au sein de l’outil d’apprentissage profond 12 selon la présente invention est pertinente et avantageuse. En complément facultatif, ledit au moins un mécanisme d’attention comprend un nombre de masques d’attention supérieur ou égal au nombre de classes d’éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage. Plus précisément, dans le cas d’une application à une mesure radar, notamment une mesure radar millimétrique, ces associations sont représentées par des masques d’attention sur les zones du repère radar pertinentes à la segmentation d’image souhaitée et à la détection d’éléments caractéristiques associée, de tels éléments caractéristiques du résultat de segmentation R_S, correspondent notamment selon l’application de la présente invention à la rampe R, la piste P, l’ensemble L de lampes de la rampe, l’axe A de la piste, le seuil S de la piste, etc., un masque d’attention permettant de définir, dans une image radar obtenue à partir des mesures radar, une grande zone dite « zone d’attention » composée de plusieurs petites zones associées par leurs similarités. Par exemple, les pixels de la piste vont être liés de sorte à former une première zone, les pixels de la rampe vont être liés de sorte à former une autre deuxième zone, les pixels de contours de piste vont être liés de sorte à former une autre troisième zone, etc… Le nombre de masques défini par le modèle est un paramètre variable à définir par l’utilisateur selon le contexte, lorsqu’il est multiple on parle alors de Multi-Head Attention Avantageusement le nombre de masques est supérieur au nombre de classes distinctes d’éléments caractéristiques prédéterminés présentes dans la scène d’approche de l’environnement d’atterrissage, car si l’objectif est de « discrétiser » N éléments caractéristiques pour les repérer, le mécanisme d’attention est plus efficace lorsqu’il définit au moins au moins N zones d’intérêts. Selon un aspect particulier facultatif, tel qu’introduit de manière générale dans l’article précité, les mécanismes d’attention mis en œuvre selon la présente invention incluent un ancrage positionnel (de l’anglais positionnal embedding ) qui permet d’encoder l’information de la position relative des éléments caractéristiques les uns par rapport aux autres, que cela concerne le domaine spatial ou temporel selon le protocole utilisé. Autrement dit, en complément facultatif, ledit au moins un mécanisme d’attention comprend le codage d’au moins un descripteur de la position relative, dans le domaine spatial ou temporel, desdits éléments caractéristiques prédéterminés les uns par rapport aux autres au sein dudit environnement d’atterrissage. La disposition et l’architecture des éléments caractéristiques est ainsi codifiée via ledit au moins un descripteur qui de ce fait est alors une information déterminante. Plus précisément, contrairement aux images optiques, il est à noter que l’utilisation du radar, notamment un radar millimétrique, permet l’évaluation des distances dans le plan du radar. Les éléments caractéristiques de la scène d’approche à localiser ayant pour la plupart une architecture et une disposition codifiées, comme l’espacement entre deux lampes de la rampe ou du bord de piste par exemple, selon la présente invention des descripteurs adaptés à ces motifs attendus sont définis de façon à discriminer les différentes informations contenues au sein des mesures radar. Les descripteurs fragmentent les informations représentées dans la mesure radar en encodant différentes zones géographiques définies par une zone de pixels, et dont la forme discrimine la présence ou non d’une architecture de forme connue dans ladite zone. La matrice des requêtes Q, et éventuellement celle des clés K, est donc une matrice de taille k×N, avec k le nombre de zones évaluées au sein de la mesure radar, et N, le nombre de pixels qui composent la zone. Une solution très générique pour définir les zones à évaluer est de parcourir l’intégralité de la mesure suivant le modèle d’un motif (de l’anglais pattern ) glissant. En complément facultatif, ledit au moins un mécanisme d’attention est : - un mécanisme de self attention propre à traduire la similarité de différents motifs au sein d’une même mesure radar ou d’une même série temporelle ; ou - un mécanisme d’attention spécifique propre à associer des zones d’une même image radar à un ensemble de motifs prédéfinis représentatifs d’informations préalablement disponibles sur l’environnement d’atterrissage. Autrement dit, selon ce complément facultatif, deux contextes d’application envisagés, à savoir : - d’une part un premier contexte d’application générique où l’on suppose ne détenir aucune information sur la scène attendue et où le mécanisme d’attention est alors un mécanisme de self attention propre à traduire la similarité de différents motifs au sein d’une même mesure radar ou d’une même série temporelle, et d’autre part - un deuxième contexte d’application spécifique où au contraire, on suppose les informations relatives aux structures supposément présentes connues, comme la largeur de la piste, le motif de la rampe d’approche, etc., et où le mécanisme d’attention est alors un mécanisme d’attention spécifique propre à associer des zones d’une même image radar à un ensemble de motifs prédéfinis représentatifs d’informations préalablement disponibles sur l’environnement d’atterrissage. Dans le premier contexte d’application générique où l’on suppose ne détenir aucune information sur la scène attendue, aucune information externe spécifique n’est exploitée. Le mécanisme d’attention utilisé alors est un mécanisme d’attention dit de « self attention », selon lequel le filtre d’attention traduit la similarité des différents motifs au sein de la même mesure radar ou de la même série temporelle. Un tel mécanisme de self attention se traduit alors, par définition, par l’attribution aux clés K des mêmes valeurs que les requêtes. Les matrices requêtes Q et les clés K sont donc deux matrices identiques de dimensions k×N comme défini précédemment. Le filtre d’attention : , est alors une matrice de taille k×k ou chaque élément de la matrice constitue le score de similarité entre la zone i et la zone j de la mesure d’entrée. Le masque d’attention généré de cette façon surligne une zone d’attention qui réunit les pixels/zones de pixels ensemble selon leurs similarités (i.e. répétition de motifs dans la mesure). Dans le cas de la présente application spécifique d’un mécanisme d’attention à une mesure radar, ces similarités exprimées se manifestent donc sous la forme de masques d’attention, qui visent à discriminer les éléments caractéristiques pertinents présents sur ladite mesure. La mesure radar filtrée par ce ou ces masques d’attention (i.e. dans le cas précité Multi-Head Attention avec un nombre multiple de masques d’attention), permet la discrimination des différents éléments caractéristiques définis, par le modèle d’apprentissage profond de l’outil d’apprentissage profond 12 selon la présente invention, comme pertinents à la finalité des segmentations qui lui sont demandé. En inférence (i.e. application en temps réel de l’outil d’apprentissage profond préalablement entrainé), les masques d’attention définis par l’entrainement du modèle, mettent avantageusement en avant les différents éléments caractéristiques de la scène d’approche visibles et pertinents sur la mesure radar par rehaussement du contraste et/ou homogénéisation d’une zone. Autrement dit, le module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention 14 de self attention permet un rehaussement du contraste et/ou homogénéisation d’une zone pour améliorer la segmentation subséquente. Dans le deuxième contexte d’application spécifique où l’on suppose les informations relatives aux structures supposément présentes connues, comme la largeur de la piste, le motif de la rampe d’approche, etc., il y a au contraire exploitation d’information(s) connue(s) sur la scène d’approche. En effet, l’appréciation des distances permise par l’utilisation d’un radar, notamment millimétrique, permet la recherche d’éléments caractéristiques de la scène d’approche à l’architecture et aux dimensions codifiés. Selon un exemple d’utilisation, un tel élément caractéristique correspond à la rampe d’approche, et on sélectionne par exemple une portion de rampe dont la présence est attendue ou même simplement un motif de rampe standard, classiquement présents dans différentes scènes d’approche, sans être spécifique à celle attendue, projeté dans le champ du radar en exploitant les caractéristiques connues du radar, à savoir par exemple la résolution de la dimension distance et angulaire circulaire et/ou des données inertielles du radar si besoin. Si, dans le cas générique relatif au premier contexte précité, on associe les zones au sein d’une même image par similarité, on cherche cette fois-ci selon ce deuxième contexte où l’on utilise un mécanisme d’attention spécifique à associer ces zones à des motifs prédéfinis illustrant ces architectures standards supposément présentes et connues. L’utilisation d’un tel mécanisme d’attention spécifique dans ce deuxième contexte où l’on suppose les informations relatives aux structures supposément présentes connues repose donc sur la génération d’un dictionnaire de motifs extraits d’architectures réglementaires attendus sur une scène d’approche. Dans ce deuxième contexte, les requêtes Q restent les multiples zones de l’image radar d’entrée définie par ses descripteurs tels que décrits précédemment. Les clés K, auxquels les requêtes Q associées à ce mécanisme d’attention spécifique seront comparées, sont les éléments caractéristiques du dictionnaire de motifs générés préalablement. A noter qu’une requête et une clé traduisent toutes deux une zone de même superficie et donc composée du même nombre de pixels. La matrice requête reste donc, dans ce deuxième contexte, une matrice de dimension avec le nombre de zones sélectionnées au sein de l’image radar, et le nombre de pixels qui définit la zone, alors que la matrice clé K est une matrice de taille avec le nombre de motifs présents dans le dictionnaire. Le filtre d’attention est une matrice de taille où chaque élément de la matrice représente un score de similarité entre la zone de la mesure radar, et le motif du dictionnaire de motifs, prenant en considération les différentes positions et orientations possibles des éléments caractéristiques dans le repère radar, ainsi que les déformations de la scène qui s’ensuivent. A noter que par éléments caractéristiques, on entend les infrastructures potentiellement présentes (et importantes) attendues sur la scène d’approche en phase d’atterrissage, comme par exemple la rampe. Les motifs eux sont définis pour « s’adapter » au mieux à ces éléments caractéristiques ou au moins à un morceau de ces éléments. Le filtrage par un tel filtre d’attention ainsi estimé permet de définir une zone uniquement par une combinaison de ses similarités avec les motifs du dictionnaire, et c’est sur cette interprétation de la mesure radar que se base en tant que telle la localisation subséquente des différents éléments caractéristiques tel que mise en œuvre par le dispositif selon la présente invention et décrit ci-après. Il est à noter qu’indépendamment du contexte, le mécanisme de self attention comme le mécanisme d’attention spécifique permettent de faire ressortir les éléments pertinents, d’exploiter les positions relatives des éléments caractéristiques de la scène d’approche, qui suivent des schémas classiques et immuables, et permettent également la reconnaissance de motifs (de l’anglais patterns ) connus et/ou attendus. Comme indiqué précédemment l’outil d’apprentissage profond 12 comprend en outre optionnellement un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives (également appelé réseau de neurones récursif) LSTM (de l’anglais Long Short Term Memory ) convolutionnelles dont l’architecture, combine de manière connue l’utilisation d’une mémoire interne adapté au traitement des séries temporelles et d’un élément de convolution adapté au traitement des images. Selon la présente invention, de telles cellules 16 récursives LSTM convolutionnelles sont spécifiquement exploitées de la façon de la manière décrite ci-après. Tel qu’illustré par la FIG. 1 , une série de mesures radar composée de plusieurs instants consécutifs t N-4 , t N-3 , t N-2 , t N-1 et t N selon l’axe temporel t, d’une même approche constitue l’entrée des couches de mécanismes d’attention, dont les sorties, sous forme également de série temporelles sont fournies en entrée desdites cellules 16 récursives LSTM. Autrement dit, la cellule LSTM associée au premier instant t N-4 de la série extrait l’information de cet instant, notamment grâce à son élément de convolution. Cette information est transmise à la cellule LSTM suivante associée au deuxième instant t N- 3 , conformément à ce qu’on appelle la mémoire interne. La cellule LSTM suivante associée au deuxième instant t N- 3 traite la mesure associée à l’instant suivant t N- 3 , et prend par ailleurs en compte l’information transmise de l’instant précédent t N-4 dans son analyse, avant d’elle-même transmettre l’information à la cellule LSTM suivante associée au deuxième instant t N- 2 et ainsi de suite jusqu’au dernier élément de la série temporelle. Il est à noter que l’exploitation de telles cellules récursives LSTM convolutionnelles est certes connue pour la prédiction de la prochaine image d’un flux vidéo tel que notamment décrit par Shi, Xingjian, et al. dans l’article intitulé " Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting. " Advances in neural information processing systems 28 (2015). Dans ce document, le déplacement des différents éléments présents sur le flux, est appris par de telles cellules récursives LSTM convolutionnelles mais utilisé, à des fins de prédiction de la position suivante (i.e. pistage (de l’anglais tracking ), suivi de la trajectoire). Selon la présente invention, cette information n’est pas utilisée, à des fins de prédiction de la position suivante mais est spécifiquement exploitée à des fins de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef, pour assurer la cohérence de la localisation à un instant par rapport aux instants précédents. En complément facultatif, le pas d’acquisition entre chaque mesure radar, notamment chaque mesure millimétrique, de ladite série temporelle est supérieur ou égal à une demi-seconde, et dans lequel la durée totale de ladite série temporelle est inférieure ou égale à deux secondes. Un tel pas permet une sélection d’une série temporelle. En effet, selon la fréquence du radar utilisé pour l’acquisition en temps réel lors de la phase d’inférence, il n’est pas nécessairement pertinent d’utiliser les mesures de tous les instants successifs. Avec une fréquence d’acquisition du radar relativement élevée, deux mesures consécutives peuvent être trop similaires pour qu’il soit pertinent de combiner les informations des différents instants au sein d’un réseau de neurones récursif. C’est pour cela que selon ce complément facultatif, un tel pas permet de privilégier avantageusement une série de mesures radar avec un pas temporel relativement élevé d’au moins une demi-seconde, et dont la durée totale n’excède pas deux secondes, notamment en raison du délai d’alarme TTA (de l’anglais Time To Alarm ) correspondant au temps minimum avant de notifier une erreur durant la mesure de donnée. Enfin selon le mode de réalisation illustré par la FIG. 1 , la sortie du nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM est transmise en entrée d’un réseau de neurones convolutifs 18. L’utilisation des cellules 16 récursives LSTM permet notamment que le « filtrage » associé au dernier instant t N ait pris en compte l’information associée à l’instant t N-1 le précédent, l’information associée à l’instant t N-1 ayant elle-même pris en compte l’information associée à l’instant t N- 2 le précédent, etc, de sorte que toutes les informations associées aux instants précédents sont pris en compte récurisvement d’une cellule LSTM à une autre. Par définition, un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Selon la présente invention, le réseau de neurones 18 est spécifiquement un réseau de neurones à convolution, aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutifs ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Par définition, dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. Selon la présente invention, un tel réseau de neurones convolutifs 18 présente une architecture de réseau de neurones convolutifs particulièrement adaptée aux traitements des images, ou au traitement d’un signal à plusieurs dimensions en général. La convolution est bidimensionnelle 2D lorsque la mesure radar est réduite au préalable, en prétraitement, aux seules dimensions distance et circulaire, tridimensionnelle 3D lorsqu’on souhaite inclure la dimension doppler dans l’apprentissage, et 4D lorsqu’on souhaite inclure la dimension élévation dans l’apprentissage. Tout réseau de neurones convolutifs plus ou moins profonds connu est propre à être utilisé selon la présente invention, tel que notamment, un réseau de neurones de segmentation comme le réseau U-Net peut effectuer la tâche de segmentation au sein de l’outil d’apprentissage profond 12 qui spécifiquement selon la présente invention le complète au moyen des informations traitées/extraites par les mécanismes d’attention 14 et optionnellement les cellules récursives 16, afin d’améliorer les performances de la segmentation. Un tel réseau U-Net ayant montré de bonnes performances dans un contexte de segmentation comme le réseau U-Net est notamment introduit par Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, et Thomas Brox dans l’article intitulé " U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation ." International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2015. Afin d’entrainer l’outil d’apprentissage profond 12 à établir des règles de décision pour segmenter la scène d’approche, comme décrit par la suite en relation avec la FIG. 2 illustrant le procédé mis en œuvre selon la présente invention, un apprentissage supervisé de l’outil d’apprentissage profond 12 est mise en œuvre. Pour cela, une base de données d’apprentissage composée de couples entrée-sortie est créée. Les entrées correspondent aux mesures radar E, tandis que les sorties sont les vérités terrain représentées sous forme d’images annotées indiquant la présence des éléments caractéristiques de la scène d’approche (e.g. rampe d’approche, feux de bord de piste, …). Comme indiqué précédemment, le réseau de neurones 18 de l’outil d’apprentissage profond 12 est composé de poids que l’on cherche à optimiser. Ces poids sont tout d’abord initialisés de façon aléatoire et on cherche à optimiser les valeurs de ces poids afin d’avoir la meilleure prédiction possible. Dans cet objectif, un algorithme itératif est mis en place afin d’effectuer l’apprentissage supervisé des poids de ce réseau. L’objectif est de minimiser une fonction de coût 20 qui quantifie l’écart entre la prédiction du modèle et la vérité terrain. Un lot de donnée (de l’anglais batch ) composé d’un ensemble de plusieurs entrées est passé dans l’outil d’apprentissage profond 12, permettant ainsi d’obtenir une prédiction pour chacune de ces entrées. Afin de qualifier la performance du réseau, la fonction de coût 20 est calculée. Puis, une étape dite de rétro-propagation du gradient de la fonction de coût 20 est mise en œuvre. En fonction de l’erreur commise, les poids du réseau de neurones 18 sont plus ou moins fortement corrigées. Plus la fonction de coût 20 est importante (i.e. forte erreur entre la prédiction et la vérité terrain), plus les poids sont modifiés. Ces étapes sont répétées de très nombreuses fois jusqu’à convergence de l’apprentissage du réseau de neurone 18. Par exemple, la fonction de coût 20 utilisée dans un tel contexte de segmentation ou de classification est l’entropie croisée . Cette fonction de coût est minimisée lors de l’apprentissage via le processus de rétro-propagation (de l’anglais backpropagation ). Une fois entraîné, l’outil d’apprentissage profond 12 est configuré pour être appliqué en phase d’inférence à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar, notamment au moins une mesure radar millimétrique, courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef, si bien que, via un tel outil d’apprentissage profond 12 entraîné, le dispositif 10 selon la présente invention est propre à mettre en œuvre une segmentation de ladite image radar courante par détermination de l’appartenance ou non (notamment via la détermination d’une probabilité d’appartenance) d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation, notamment en cas de segmentation multi-classes permettant d’isoler la détection de chaque élément à des fins d’évaluation ou de visualisation. De tels éléments caractéristiques du résultat de segmentation R_S, correspondent notamment selon l’application de la présente invention à la rampe R, la piste P, l’ensemble L de lampes de la rampe, l’axe A de la piste, le seuil S de la piste, etc. Autrement dit, la sortie du réseau de neurones convolutifs 18 se présente donc sous la forme d’un tenseur de dimension . Chaque pixel ou voxel se voit attribuer une probabilité d’appartenance à chacune des classes envisagées, sous la forme d’un indice de pseudo-probablité compris entre 0 et 1, et à partir de ces indices et de leurs analyses, un pixel sera attribué ou non à une classe. Il est à noter que selon un autre mode de réalisation, non représenté, l’ordre d’enchaînement des modules constitutifs de l’outil d’apprentissage profond 12 est différent, le module optionnel de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM, étant connecté au module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention 14, connecté à un module de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs 18. Autrement dit, selon ce mode de réalisation alternatif à celui de la FIG. 1 et non représenté, lesdites cellules récursives LSTM reçoivent en entrée lesdites mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar, notamment millimétrique, d’une série temporelle étant prédéterminée, la sortie desdites cellules récursives LSTM étant fournie en entrée dudit au moins un mécanisme d’attention dont la sortie est fournie en entrée dudit réseau de neurones convolutifs. Ainsi, selon ce mode de réalisation non représenté, la série temporelle est traitée telle quelle par les cellules LTSM convolutionnelles 16, dont la sortie est ensuite traitée par les mécanismes d’attention 14. Il est à noter, que le mode de réalisation de la FIG. 1 et ce mode de réalisation alternatif non représenté ont chacun montré expérimentalement leur efficacité à améliorer la segmentation d’images radar de la scène d’approche, le mode de réalisation le plus efficace restant toutefois le mode de réalisation illustré par la FIG. 1 . Le dispositif 10 électronique selon la présente invention comprend en outre un module 22 de localisation configuré pour mettre en œuvre la localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. Autrement dit, un tel module 22 de localisation est configuré pour déduire les informations de position d’au moins un des éléments caractéristiques en utilisant le résultat de segmentation R_S fourni par l’outil d’apprentissage profond 12. Un tel résultat de segmentation R_S correspondant notamment à une probabilité d’appartenance d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation, notamment en cas de segmentation multi-classes permettant d’isoler la détection de chaque élément à des fins d’évaluation ou de visualisation. En complément facultatif, ledit module de localisation 22 d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar est configuré pour mettre en œuvre au moins la localisation de la piste d’atterrissage et comprend, de manière non représentée, un outil de post-traitement configuré pour mettre en œuvre - un premier post-traitement comprenant : - la détermination, pour chaque élément caractéristique prédéterminé, d’au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance 26 et circulaire 28, la circulaire d’un point correspondant à l’angle formé à partir de l’origine dudit repère et de l’axe de visée du radar jusqu’à la projection dudit point dans le plan (0, x, y) et orienté positif suivant la rotation autour de l’axe (0, z) ; et - la détermination de l’orientation 30 de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar, par : - corrélation entre le résultat de ladite segmentation et un contour connu de ladite piste ; et/ou - identification des bords de pistes par détermination d’une pluralité de points d’intérêt dont le contour contraste dans ladite image radar courante en étant représentatif d’un rectangle de piste dont les droites sont obtenues par régression linéaire à partir de ladite pluralité de points, ou ou - un deuxième post-traitement comprenant la détermination, par réseau de neurones, dudit au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, et de ladite orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar. Il est à noter que l’application du dispositif 10 à des fins de localisation, et en particulier de la piste d’atterrissage pousse bien à privilégier les outils de détection par segmentation (i.e. fournissant un résultat de segmentation d’images) aux outils de détection en tant que telle qui seraient adaptées aux objets « ponctuels » mais pas aux zones étendues comme le béton sur laquelle est située la piste d’atterrissage et qui constitue un élément commun à une quasi-totalité des scènes d’approches d’un aéronef. Plus précisément, à partir des probabilités du résultat de segmentation R_S sont extraites/déduites des informations qui permettent notamment la superposition d’une piste synthétique (en estimant notamment le rectangle le plus cohérent avec lesdites probabilités par pixels) permettant de quantifier une localisation, l’orientation de la piste par rapport à l’axe de visée du radar, l’axe de la rampe d’approche lorsque celle-ci est présente, la localisation du seuil de piste, la localisation des croisements entre les rampes de feux longitudinaux et transversaux, etc. La localisation de l’avion par rapport à la piste est établie par deux éléments, correspondant tout d’abord à un point de référence longitudinal situé sur l’axe de la piste : le milieu du seuil physique de la piste (au sens de l’extrémité de son revêtement), coïncidant généralement avec l’aplomb du LTP (de l’anglais Landing Threshold Point ). Ce point est caractérisé par ses coordonnées dans le repère du radar en distance ρ i , circulaire α i et éventuellement sa coordonnée dans la dimension Doppler. Alternativement, sous réserve de connaître la distance de ce(s) point(s) au milieu du seuil de piste normé correspondant à l’aplomb du LTP, ce point peut être le milieu d’un seuil « décalé » (au sens aérodrome/aéroport) ou une intersection de feux d’approche. L’autre élément définissant la localisation de l’avion est l’orientation γ 30 de la piste dans le repère du radar. Cette orientation 30 est propre à être estimée par le module de localisation 22 comme précité par corrélation, et/ou à partir d’une pluralité de points situant les bords de la piste (identifiés par les contrastes du rectangle de la piste) et/ou les feux d’axe de piste et/ou les feux d’approche longitudinaux, ou par apprentissage par intelligence artificielle par réseau de neurones (indépendamment des attitudes de l’avion). En particulier, lorsque le module de localisation 22 met en œuvre un réseau de neurones, un tel réseau de neurones est propre à mettre en œuvre une régression linéaire correspondant par exemple selon une forme basique à un perceptron multicouche qui permet d’estimer efficacement et simplement la distance 26, la circulaire 28, et l’orientation 30 de l’axe à partir des résultats de la segmentation. En particulier, un tel réseau de neurones du module de localisation 22 comprend une couche de neurones entièrement connectée qui est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». Un tel réseau de neurones du module de localisation 22 est préalablement entrainé, ledit entrainement étant également basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût 24 quantifiant l’écart entre la prédiction réseau de neurones du module de localisation 22 et la vérité-terrain (i.e. la localisation en tant que telle selon la vérité-terrain) associée. Par exemple cette fonction de coût visant à minimiser l’erreur quadratique moyenne. Ces analyses et post-traitements de la segmentation prévoient plusieurs applications possibles adaptées à plusieurs contextes, selon les informations mises à disposition, comme la présence ou non d’une rampe d’approche, la largeur de la piste, etc. Plus précisément, la détermination de l’orientation de la piste est fondée sur les hypothèses d’un contraste, mesuré par le radar par différenciation des amplitudes des réflexions entre le revêtement et les abords de la piste, et d’un contour de piste connu tel que par exemple : un rectangle avec ou sans bretelles d’accès ou cercle de demi-tour. La localisation du rectangle de piste est réalisée dans un repère cartésien, préférentiellement celui du radar, et prend en considération la largeur de la piste. Pour cela, les mesures radar sont parcourues le long des dimensions distance et circulaire, et selon un premier post-traitement, une corrélation entre le résultat de de segmentation de la piste et la piste hypothétique est effectuée. Le résultat de cette corrélation bidimensionnelle 2D permet d’estimer la localisation la plus probable de la piste grâce au maximum de corrélation. Dans l’hypothèse où l’information de la largeur de la piste n’est pas connue, on utilise le quantile afin de définir les contours de la piste en estimant une probabilité de fausse détection plus importante sur les extrémités de la détection. L’information de la largeur peut également être exploitée afin d’évaluer la cohérence de la détection. Enfin, le parcours de la dimension circulaire peut être restreint aux environs d’une information de type « Skeleton » fournissant une approximation de cet angle. L’analyse des lampes détectées de la rampe permet également d’évaluer cette cohérence. L’estimation du centroïde des différentes lampes permet de vérifier plusieurs critères validant l’architecture standard d’une rampe. On peut vérifier l’alignement des lampes détectées de la rampe dans le repère géographique, éliminer ainsi les détections incohérentes et/ou utiliser l’axe de cette rampe détectée comme information à exploiter par l’aéronef. On peut également vérifier la régularité de l’espacement des lampes en supposant la distance séparant deux lampes connue ou inconnue. Les exemples précités d’analyses et post-traitements possibles sur les résultats de de segmentation, permettent ainsi une validation par la cohérence avec la vérité connue du terrain ou la recherche d’éléments aux caractéristiques connues. Par exemple, avantageusement, la disposition de la piste synthétique en accord avec les prédictions peut prendre en compte la largeur de la piste si celle-ci est supposée connue de l’utilisateur. Le dispositif électronique 10 de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef comprend donc un module d’obtention, un outil d'apprentissage profond 12 comprenant un module de un module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention 14 connecté à un module optionnel de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM, connecté à un module de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs 18, ledit outil d’apprentissage profond étant connecté à un module de localisation 22, comme représenté sur la FIG. 1 . Dans l’exemple de la FIG. 1 , de manière non représentée, le dispositif électronique 10 de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef comprend une unité de traitement d’informations formée par exemple d’une mémoire et d’un processeur associé à la mémoire. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module d’obtention, le module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, le module de de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs et le module de localisation, ainsi qu’en complément facultatif le module de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur. La mémoire du dispositif électronique de de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef est alors apte à stocker un logiciel d’obtention, un logiciel de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, un logiciel de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs et un logiciel de de localisation, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel d’obtention, le logiciel de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, le logiciel de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs et le logiciel de localisation, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM. En variante non représentée, le module d’obtention, le module de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, le module de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs, le module de localisation, ainsi qu’en complément facultatif le module de mise en œuvre d’un nombre prédéterminé de cellules 16 récursives LSTM, sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef comprend donc un module d’obtention est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. On décrit par la suite en relation avec la FIG. 2 , un exemple de mode de réalisation du fonctionnement, selon la présente invention d’un tel dispositif 10. Plus précisément, le procédé 40 de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar, notamment un radar millimétrique, comprend tout d’abord un première étape 42 optionnelle de prétraitement de chaque mesure radar, notamment chaque mesure millimétrique. En effet, avant de lancer un apprentissage sur les données radar, une étape de prétraitement est optionnellement et avantageusement mise en œuvre. En effet, au-delà d’une certaine distance, le rapport signal sur bruit est trop faible et les mesures radar ne sont généralement par conséquent pas exploitables. Afin de ne pas perturber l’apprentissage du réseau de neurones 18 de l’outil d’apprentissage profond 12 tel que décrit précédemment en relation avec la FIG. 1 , les mesures radar sont dans un premier temps prétraitées afin de ne conserver que les mesures dont le rapport signal sur bruit est suffisant. En pratique, seules les mesures radar ayant une distance inférieure à 2200 m sont conservées. Autrement dit, selon un aspect optionnel, une telle étape 42 de prétraitement comprend un filtrage 44 conservant uniquement les mesures radar, notamment les mesures radar millimétriques, ayant une distance inférieure à 2200m, et/ou une réduction 46 de dimension de chaque mesure radar à une mesure radar bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Puis, le procédé 40 comprend une phase 48 d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond. Une telle phase 48 d’apprentissage supervisé comprend tout d’abord une étape 50 d’obtention d’un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar, notamment des mesures radar millimétriques, à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar. De plus, une telle phase 48 d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond comprend une étape 52 d’entrainement dudit outil d’apprentissage profond sur ledit jeu de données d’apprentissage labélisées, ledit outil d’apprentissage profond combinant, comme décrit précédemment, au moins un mécanisme d’attention et un réseau de neurones convolutifs, ledit entrainement étant basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût quantifiant l’écart entre la prédiction dudit outil d’apprentissage profond et la vérité-terrain associée. A l’issue de ladite phase 48 d’apprentissage, on obtient donc un outil d’apprentissage profond entrainé 56. Ensuite, le procédé 40 comprend une phase 58 d’inférence, appliquant ledit outil d’apprentissage profond entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar, notamment une mesure millimétrique, courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef. Une telle phase 58 d’inférence comprend tout d’abord une étape 60 de segmentation de ladite image radar courante par ledit outil d’apprentissage profond entrainé 56 par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation. Une telle phase 58 d’inférence comprend également une étape 62 de localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. On décrit ci-après plusieurs alternatives optionnelles des étapes précitées. On décrit tout d’abord plus en détail l’étape d’obtention 50 dudit jeu de données (i.e. base de données) d’apprentissage de la phase 48 d’apprentissage. En effet, selon l’application de la présente invention au domaine de la navigation d’aéronefs, la base de données d’apprentissage est constituée de mesures radar acquises lors de procédures d’atterrissage. Afin d’effectuer un apprentissage généralisé qui permet une prédiction correcte sur des données non représentées dans la base de données d’apprentissage, celle-ci se doit d’être la plus exhaustive possible, avec une importante diversité de scènes représentées, ainsi qu’une importante diversité de contextes d’acquisition notamment en termes de conditions météorologiques, d’axe de visée de l’avion, etc. Dans le contexte d’observation d’un aérodrome, la présence des éléments caractéristiques de la scène d’approche, tels que la rampe d’approche, les feux de bord de piste, etc. et l’agencement de ces éléments sont codifiés comme indiqué précédemment. Même s’ils présentent une certaine variabilité d’une scène d’atterrissage à l’autre, comme par exemple un écartement plus ou moins large entre les feux d’une rampe d’approche, il n’en demeure pas moins que ces éléments sont caractéristiques et représentatifs d’une scène d’atterrissage. Cela permet donc d’envisager une stratégie d’apprentissage supervisé pour la détection de piste d’atterrissage à l’aide de mesures radar. Selon la présente invention, l’apprentissage supervisé s’effectue sur une base de données composée de mesures radar acquises lors de diverses procédures d’atterrissage. Dans cette base de données sont représentées toutes les catégories d’approches telles que définies au sein du document de l’organisation de l'aviation civile internationale ICAO (de l’anglais international civil aviation organization ), Annexe 6, paragraphe 1, à savoir les catégories I, II, IIIA, IIIB, IIIC, ainsi que les différents modèles existants de rampe d’approche (ALSF-1, ALSF-2, (avec ALSF de l’anglais Approach Lighting System with Sequence Flashing Lights ), MALSF (avec ALSF de l’anglais Medium Intensity Approach Lighting System with Sequence Flashing Lights ), etc.). De plus comme indiqué précédemment, pour procéder à l’apprentissage supervisé d’un réseau de neurones, il est nécessaire d’avoir recours à une base de données d’apprentissage contenant la vérité terrain. S’agissant d’un contexte de segmentation, la vérité terrain se présente sous la forme d’une carte d’au moins deux dimensions à savoir la dimension distance et la dimension circulaire, et optionnellement en sus la dimension doppler et la dimension élévation où chaque pixel est labellisé comme appartenant à une classe, comme par exemple ; la piste béton, la rampe d’approche, le seuil d’approche, etc… Afin de créer cette vérité terrain, les coordonnées géographiques de chacun de ces éléments de la scène d’approche sont récupérées grâce à des outils de relevé comme Google Maps®, Geoportail®. Puis grâce aux caractéristiques du signal radar utilisé ainsi qu’aux données inertielles de l’aéronef, il est possible de projeter la position des différents éléments caractéristiques dans le repère du radar et ainsi produire les vérités terrains. Comme cité précédemment, les classes représentent les différents éléments d’une scène dont la localisation pourrait être pertinente au pilote. Sans être exhaustif, cela concerne la rampe d’approche, les feux de bord de piste, la piste béton, ... Avantageusement, comme les feux de bord de piste se trouvent généralement sur la piste béton, le réseau neuronal utilisé adopte optionnellement une approche multi-classes, sous la forme d’un label à canal multiples, permettant ainsi à un pixel d’appartenir à plusieurs classes. Autrement dit, en complément facultatif, au sein de l’étape 50 d’obtention de la phase 48 d’apprentissage, ledit outil d’apprentissage profond 12 est configuré pour appliquer une approche multi-classes en utilisant au préalable une sous-étape 64 de labellisation à canal multiple L_C_M dudit jeu de données d’apprentissage selon laquelle un pixel est propre à appartenir à plusieurs classes desdits éléments caractéristiques prédéterminés. L’étape d’entrainement 52 de la phase d’apprentissage 48 et/ou, de manière non représentée, l’étape de segmentation 60 de la phase d’inférence 58, correspondent respectivement à la mise en œuvre 66 itérative de l’outil d’apprentissage profond lors de l’étape d’entrainement 52 de la phase 48 d’apprentissage, et à la mise en œuvre de l’outil d’apprentissage profond entrainé lors de l’étape de segmentation 60 de la phase d’inférence 58. Plus précisément, chacune des mises en œuvre de l’outil d’apprentissage profond à entrainer (en phase d’apprentissage 48) et entrainé (en phase d’inférence 58) comprend une étape 68 de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention correspondant optionnellement à un mécanisme de self attention MSA ou un mécanisme d’attention spécifique MAS. De plus, en complément facultatif, au cours de l’étape 68 de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, ledit au moins au moins un mécanisme d’attention comprend un nombre de masques M supérieur ou égal au nombre de classes d’éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage. De plus, en complément facultatif, au cours de l’étape 68 de mise en œuvre d’au moins un mécanisme d’attention, ledit au moins au moins un mécanisme d’attention comprend le codage C d’au moins un descripteur de la position relative, dans le domaine spatial ou temporel, desdits éléments caractéristiques prédéterminés les uns par rapport aux autres au sein dudit environnement d’atterrissage. Optionnellement, comme indiqué précédemment en relation avec la FIG. 1 , la mise en œuvre 66 de l’outil d’apprentissage profond comprend une étape 72 d’utilisation d’un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM afin de mettre en œuvre une localisation LST exploitant des séries temporelles. Par ailleurs, comme indiqué précédemment en relation avec la FIG. 1 , la mise en œuvre 66 de l’outil d’apprentissage profond comprend une étape 70 de mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutifs RNC. En ce qui concerne la phase d’inférence 58, l’étape de segmentation 60 a été précédemment décrite et consiste à appliquer l’outil d’apprentissage profond entrainé 56 fourni par la phase d’apprentissage 48 à une image radar courante. L’étape 62 de localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation, comprend optionnellement comme précédemment indiqué en relation avec la FIG. 1 : - une étape 76 d’application d’un premier post-traitement comprenant deux sous étapes de détermination 76 et 78 respectivement d’au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste S et de l’orientation γ de l’axe de la piste ; ou - une étape 80 d’application d’un deuxième post-traitement comprenant la détermination, par réseau de neurones, dudit au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, et de ladite orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar. En outre, selon un aspect facultatif, non représenté, le procédé comprend en outre une étape de fourniture dudit résultat de segmentation R_S et/ou de la ladite localisation à un pilote dudit aéronef et/ou à un équipement de pilotage automatique dudit aéronef Autrement dit, selon cet aspect facultatif, le résultat de segmentation R_S et/ou ladite localisation sont propres à être fournis à un pilote automatique ou à un pilote humain, notamment dans le repère de l’aéronef qui correspond à celui du radar à une simple translation fixe près. Par exemple, une telle fourniture est mise en œuvre dans le cadre d’une fonction visuelle d’aide aux approches et atterrissages, telle que la superposition du trapèze de la piste en utilisant un système de vision en vol améliorée, EFVS (de l’anglais Enhanced Flight Vision System) ou un système de vision synthétique SVS. L’homme du métier comprendra que l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits, ni aux exemples particuliers de la description, les modes de réalisation et les variantes mentionnées ci-dessus étant propres à être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation de l’invention. La présente invention permet ainsi de participer à la localisation de différents éléments caractérisant une scène d’approche en utilisant un modèle de segmentation associé à l’outil d’apprentissage profond précité. Un tel outil d’apprentissage profond combine au minimum les couches de convolution, qui sont ici appliquées spécifiquement à des images radar, le radar étant embarqué à bord de l’aéronef, des mécanismes d’attentions qui permettent de faire ressortir les éléments pertinents, d’exploiter les positions relatives des éléments de la scène d’approche, qui suivent des schémas classiques et immuables tout en permettant également la reconnaissance de motifs connus et/ou attendus, et optionnellement une architecture récursive permettant d’extraire et d’interpréter les informations de différents instants temporels. Une telle segmentation efficace et localisation précise fournit des informations au pilote (humain ou automatique), permettant de faciliter ou assurer la manœuvre d’atterrissage. Procédé (40) de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar, ledit procédé comprenant : - une phase (48) d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond comprenant : - l’obtention (50) d’un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar ; - l’entrainement (52) dudit outil d’apprentissage profond sur ledit jeu de données d’apprentissage labélisées, ledit outil d’apprentissage profond combinant au moins un mécanisme d’attention et un réseau de neurones convolutifs, ledit entrainement étant basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût quantifiant l’écart entre la prédiction dudit outil d’apprentissage profond et la vérité-terrain associée, - une phase (58) d’inférence, appliquant ledit outil d’apprentissage profond entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef, comprenant : - la segmentation (60) de ladite image radar courante par ledit outil d’apprentissage profond entrainé par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation ; - la localisation (62) d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit outil d’apprentissage profond comprend en outre un nombre prédéterminé de cellules récursives LSTM, lesdites cellules récursives LSTM recevant en entrée lesdites mesures radar regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar d’une série temporelle étant prédéterminée, la sortie desdites cellules récursives LSTM étant fournie en entrée dudit au moins un mécanisme d’attention dont la sortie est fournie en entrée dudit réseau de neurones convolutifs ou ledit au moins un mécanisme d’attention recevant en entrée lesdites mesures radar regroupées en série temporelle, la fréquence d’acquisition de chaque mesure radar d’une série temporelle étant prédéterminée, les sorties associées dudit au moins un mécanisme d’attention étant fournies en entrée desdites cellules récursives dont les sorties respectives sont fournies en entrée dudit réseau de neurones convolutifs. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le pas d’acquisition entre chaque mesure radar de ladite série temporelle est supérieur ou égal à une demi-seconde, et dans lequel la durée totale de ladite série temporelle est inférieure ou égale à deux secondes. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un mécanisme d’attention comprend un nombre de masques supérieur ou égal au nombre de classes d’éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un mécanisme d’attention comprend le codage d’au moins un descripteur de la position relative, dans le domaine spatial ou temporel, desdits éléments caractéristiques prédéterminés les uns par rapport aux autres au sein dudit environnement d’atterrissage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un mécanisme d’attention est : - un mécanisme de self attention propre à traduire la similarité de différents motifs au sein d’une même mesure radar ou d’une même série temporelle ; ou - un mécanisme d’attention spécifique propre à associer des zones d’une même image radar à un ensemble de motifs prédéfinis représentatifs d’informations préalablement disponibles sur l’environnement d’atterrissage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit outil d’apprentissage profond est configuré pour appliquer une approche multi-classes en utilisant au préalable une labellisation à canal multiple dudit jeu de données d’apprentissage selon laquelle un pixel est propre à appartenir à plusieurs classes desdits éléments caractéristiques prédéterminés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape de fourniture dudit résultat de segmentation et/ou de la ladite localisation à un pilote dudit aéronef et/ou à un équipement de pilotage automatique dudit aéronef, et/ou dans lequel ladite localisation d’au moins un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar correspond au moins à la localisation de la piste d’atterrissage et comprend : - un premier post-traitement comprenant : - la détermination, d’au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, la circulaire d’un point correspondant à l’angle formé à partir de l’origine dudit repère et de l’axe de visée du radar jusqu’à la projection dudit point dans le plan (0, x, y) et orienté positif suivant la rotation autour de l’axe (0, z) ; et - la détermination de l’orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar, par : - corrélation entre le résultat de ladite segmentation et un contour connu de ladite piste ; et/ou - identification des bords de pistes par détermination d’une pluralité de points d’intérêt dont le contour contraste dans ladite image radar courante en étant représentatif d’un rectangle de piste dont les droites sont obtenues par régression linéaire à partir de ladite pluralité de points, ou - un deuxième post-traitement comprenant la détermination, par réseau de neurones, dudit au moins un point correspondant au milieu de seuil de piste, défini par ses coordonnées dans le repère dudit radar en distance et circulaire, et de ladite orientation de l’axe de la piste d’atterrissage dans le repère dudit radar. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque mesure radar est prétraitée avant utilisation lors de la phase d’apprentissage et/ou d’inférence, le prétraitement de chaque mesure radar comprenant : - un filtrage conservant uniquement les mesures radar ayant une distance inférieure à 2200m, et/ou - une réduction de dimension de chaque mesure radar à une mesure radar bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Dispositif (10) électronique de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef au sein d’image(s) obtenues à partir de mesures radar à M dimensions, avec 2 ≤ M ≤ 4, ledit aéronef étant porteur d’au moins un radar, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre : - une phase d’apprentissage supervisé d’un outil d’apprentissage profond (12) comprenant : - l’obtention d’un jeu de données d’apprentissage labélisées comprenant des images, obtenues à partir de mesures radar à M dimensions acquises au préalable lors d’atterrissages passés de l’aéronef, associées à une vérité-terrain, correspondant à des images annotées où les éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage d’un aéronef sont localisés dans le repère dudit radar ; - l’entrainement dudit outil d’apprentissage profond (12) sur ledit jeu de données d’apprentissage labélisées, ledit outil d’apprentissage profond combinant au moins un mécanisme d’attention (14) et un réseau de neurones convolutifs (18), ledit entrainement étant basé sur un calcul itératif visant à minimiser une fonction de coût quantifiant l’écart entre la prédiction dudit outil d’apprentissage profond (12) et la vérité-terrain associée, - une phase d’inférence, appliquant ledit outil d’apprentissage profond (12) entrainé à une image radar courante obtenue, à partir d’au moins une mesure radar courante, en phase d’approche avant atterrissage de l’aéronef, comprenant : - la segmentation de ladite image radar courante par ledit outil d’apprentissage profond (12) entrainé par détermination de l’appartenance ou non d’un pixel de ladite image radar courante à un des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage, chacun desdits éléments caractéristiques correspondant à une classe de ladite segmentation ; - la localisation des éléments caractéristiques prédéterminés de l’environnement d’atterrissage dans le repère dudit radar en utilisant le résultat de ladite segmentation.