Brevet FR3152626A1 — publié le 20250307

Procédé et système de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef Ce procédé comporte une acquisition (64) d’images numériques par des capteurs embarqués, une première phase de traitement (60) mise en œuvre par une plateforme de calcul périphérique embarquée sur l’aéronef, et une deuxième phase de traitement (62) mise en œuvre par un système de calcul distant. La première phase comporte une mise en cohérence (70) entre au moins une partie des images numériques acquises et des données de vol obtenues à partir d’instruments avioniques embarqués, une mémorisation d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle en association avec lesdites images numériques. La deuxième phase comporte une labélisation (80) d’objets contenus dans lesdites images numériques, un calcul d’informations (84) de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire, et une mémorisation (86), dans une base de données d’apprentissage, desdits objets détectés en association avec ledit label et l’information de caractérisation. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et système de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef L’invention concerne un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef. Elle concerne également un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef associé et un programme d’ordinateur associé. L’invention concerne également un procédé et un dispositif d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef et caractérisées par un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef. L’invention se situe dans le domaine de l’acquisition de données par des aéronefs et de leur utilisation pour l’apprentissage machine de paramètres de modèles d’intelligence artificielle, par exemple pour des applications de détection et classification d’objets, de reconnaissance de terrain. En particulier, l’invention s’applique pour des aéronefs volant à basse altitude, tels que par exemple des hélicoptères, drones, aéronefs de surveillance. Le terme basse altitude désigne généralement une altitude inférieure ou égale à 900 mètres au-dessus du niveau de la mer ou AMSL (« Above Mean Sea Level »), ou de 300 mètres au-dessus du sol si le sol est à une altitude supérieure à 900 mètres au-dessus du niveau de la mer. Récemment, l’utilisation de l’intelligence artificielle a pris un essor considérable dans de nombreux domaines d’application. Les modèles d’intelligence artificielle sont mis au point par apprentissage machine. Ces modèles, qu’il s’agisse de réseaux de neurones, forêts aléatoires ou toute autre architecture, sont des modèles paramétrés, et les paramètres ont des valeurs qui sont apprises dans une phase d’apprentissage machine automatisé. En particulier, dans le cas de l’apprentissage machine supervisé, la base de données d’apprentissage comporte des données d’apprentissage dites labélisées (ou annotées), i.e. associées à un label validé indiquant le résultat à obtenir, par exemple la classification, par application du modèle de classification. Il est connu, dans le domaine de l’intelligence artificielle, que la qualité et la quantité de données d’apprentissage sont importantes pour obtenir un modèle fiable et robuste. De manière classique, les modèles de prédiction ou classification entraînés par apprentissage machine (ou méthodes de prédiction ou classification par apprentissage machine) sont caractérisés qualitativement par la précision et le rappel. La précision indique la proportion d’items pertinents attribués à une classe i donnée (vrais positifs) parmi l’ensemble d’items attribués à la classe i. Le rappel est la proportion des items pertinents proposés par le modèle parmi l'ensemble des items pertinents. Un modèle est fiable lorsqu’il a un taux de précision et de rappel élevé. Un modèle est robuste s’il est capable d’obtenir un résultat juste à partir de données d’entrée bruitées. Lorsque la quantité de données d’apprentissage est faible ou lorsque les données d’apprentissage sont déséquilibrées, i.e. certaines classes sont sous représentées, il est difficile d’obtenir un modèle fiable et robuste. Il est alors critique de caractériser les données d’apprentissage utilisées pour l’apprentissage machine de paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle. Par caractériser on entend enrichir chaque données d’apprentissage d’informations supplémentaires dites informations de caractérisation, permettant d’évaluer les cas de figure dans lesquels le modèle est susceptible de fournir de bonnes ou de mauvaises performances. A titre d’exemple explicatif, si les données d’apprentissage sont des images numériques acquises à plus 95% dans des conditions d’ensoleillement et dans moins de 5% dans des conditions de pluie/neige, le modèle de classification entraîné sur ces données d’apprentissage sera bien plus performant lorsqu’il sera appliqué, en temps réel, sur des images numériques acquises dans des conditions d’ensoleillement, voire même risque de fournir des résultats erronés sur des images numériques acquises en conditions de pluie/neige. La caractérisation des données d’apprentissage, notamment des données d’apprentissage issues d’images numériques acquises par aéronef, permet d’une part de mieux déterminer dans quelles applications pratiques le modèle sera performant, et d’orienter la tâche de récolte de données d’apprentissage pour un ré-équilibrage Dans l’état de la technique, on connaît la caractérisation manuelle des données d’apprentissage, qui est particulièrement laborieuse et chronophage, ou l’analyse des données d’apprentissage par des modèles d’intelligence artificielle/apprentissage machine, ce qui a nouveau pose des problèmes de fiabilité de ces modèles d’analyse. Il a également été proposé de générer des données d’apprentissage synthétiques, mais de telles techniques sont susceptibles d’introduire également des erreurs. L’invention a pour but de remédier aux inconvénients de l’état de la technique précités, dans le cas des données d’apprentissage obtenues à partir d’images numériques acquises par un aéronef. A cet effet, l’invention a pour objet, selon un aspect, un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef et utilisées pour l’apprentissage machine de paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle, le procédé comportant une acquisition d’images numériques par des capteurs embarqués par le dit aéronef. Le procédé comporte une première phase de traitement mise en œuvre par une plateforme de calcul périphérique, embarquée sur l’aéronef, ladite plateforme de calcul périphérique comportant une interface de communication configurée pour communiquer avec un système de calcul distant comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés, et une deuxième phase de traitement mise en œuvre par ledit système de calcul distant. La première phase de traitement comporte une mise en cohérence entre au moins une partie des images numériques acquises et des données de vol obtenues à partir d’instruments avioniques embarqués, une mémorisation d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées, en association avec lesdites images numériques, et une transmission desdites images numériques et des informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées au système de calcul distant, La deuxième phase de traitement comporte : -une labélisation d’objets contenus dans lesdites images numériques, permettant d’obtenir un label de classification de chaque objet parmi une pluralité de classes prédéterminées ; -un calcul d’informations de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire, et -une mémorisation, dans une base de données d’apprentissage, desdits objets détectés en association avec le label et au moins une information de caractérisation. Avantageusement, la mise en œuvre du procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage en deux phases de traitement, une première phase de traitement par une plateforme de calcul périphérique, embarquée sur l’aéronef, et une deuxième phase de traitement par un système de calcul distant comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés, permet de corréler des informations de localisation spatiale et/ou temporelle d’acquisition avec une ou plusieurs informations complémentaires, de manière à calculer automatiquement des informations de caractérisation. Ainsi, le procédé est automatisé et fiable. Le procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. Le procédé comporte, dans la première phase de traitement, une mémorisation d’une information temporelle associée à chaque image numérique, ladite information temporelle étant un instant temporel d’acquisition de l’image numérique. Les données de vol sont horodatées, et la mise en cohérence comprend, pour chaque image numérique traitée, un calcul d’une position spatiale géo-référence de ladite image numérique en fonction des données de vol acquises à l’instant temporel d’acquisition de l’image numériques. La deuxième phase de traitement comporte un calcul d’au moins une position géo-référencée associée à chaque objet détecté. L’étape de labélisation d’objets comporte une détection, dans chaque image numérique traitée, d’un ou plusieurs objets et de traçage d’un polygone circonscrit à chaque objet détecté, ladite au moins une position géo-référencée étant une position d’un point dudit polygone. Le polygone est quadrillé en pavés, un point est associé à chaque pavé, l’objet étant associé aux positions géo-référencées de chacun desdits points associés aux pavés. Ladite au moins une information complémentaire est obtenue à partir d’au moins un enregistrement de données externe. Ledit au moins un enregistrement externe est une base de données météorologique et/ou une base de données géographiques. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef et utilisées pour l’apprentissage machine de paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle, le système comportant un aéronef équipé de capteurs embarqués configurés pour acquérir des images numériques, l’aéronef comportant une plateforme de calcul périphérique, le système de caractérisation comportant en outre un système de calcul distant comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés, la plateforme de calcul périphérique comportant une interface de communication configurée pour communiquer avec le système de calcul distant, la plateforme de calcul périphérique comportant, pour la mise en œuvre d’une première phase de traitement, un module de mise en cohérence entre au moins une partie des images numériques acquises et des données de vol obtenues à partir d’instruments avioniques embarqués, de mémorisation d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées, en association avec lesdites images numériques, et de transmission desdites images numériques et des informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées au système de calcul distant, le système de calcul distant comportant, , pour la mise en œuvre d’une deuxième phase de traitement: un module de labélisation d’objets contenus dans lesdites images numériques, permettant d’obtenir un label de classification de chaque objet parmi une pluralité de classes prédéterminées ; un module de calcul d’informations de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire, et un module de mémorisation, dans une base de données d’apprentissage, desdits objets détectés en association avec ledit label et au moins une information de caractérisation. L’invention concerne également un programme d’ordinateur mis en œuvre dans un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage, comportant un premier ensemble d’instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par une plateforme de calcul périphérique embarquée sur un aéronef, mettent en œuvre la première phase de traitement d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage tel que brièvement décrit ci-dessus et un deuxième ensemble d’instructions logicielles, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un système de calcul distant, mettent en œuvre la deuxième phase de traitement d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage tel que brièvement défini ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef et caractérisées par un procédé de caractérisation automatique tel que brièvement décrit ci-dessus, comportant une étape d’apprentissage machine des paramètres d’une pluralité de modèles de détection et classification d’objets, chaque modèle étant entraîné sur des données d’apprentissage en fonction d’un critère d’homogénéité d’au moins une information de caractérisation associée aux données. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef tel que brièvement décrit ci-dessus. 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 synoptique d’un aéronef et d’un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage associé dans un exemple de mise en œuvre ; FIG. 2 la FIG. 2 est un logigramme des principales étapes d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage selon un mode de réalisation ; FIG. 3 la FIG. 3 est un logigramme des étapes d’un procédé d’utilisation de modèles entraînés par apprentissage machine sur des données d’apprentissage obtenues par le procédé de caractérisation. La FIG. 1 schématiquement un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage 2. Le système 2 comporte un aéronef 4, par exemple un aéronef sans pilote à bord. En variante, l’aéronef 4 est un autre type d’aéronef, par exemple un hélicoptère, ou tout autre type d’aéronef, avec ou sans pilote à bord, et adapté pour voler à basse altitude. L’aéronef 4 comporte un ou plusieurs capteurs 6 d’images numériques, et divers instruments certifiés 8, fournissant des informations de localisation spatiale, d’attitude, de vitesse de l’aéronef 4, ainsi qu’un système de calcul avionique 10, intégrant des calculs et des fonctionnalités certifiées selon un standard de certification avionique, conformes aux normes de sécurité avionique imposées pour l’aéronef 4. Par exemple, le ou chaque capteur 6 d’images numériques est une caméra optique, positionnée de manière à ce que le champ de prise de vue soit orienté vers l’extérieur de l’aéronef. De préférence, l’orientation exacte de chaque capteur 6 d’images numériques, en particulier l’orientation pour la prise de vue, est contrôlée et connue, par exemple dans un référentiel spatial associé à l’aéronef. Les capteurs 6 d’images numériques forment un système d’acquisition optique. De préférence, ce système d’acquisition optique est calibré, par calibration intrinsèque et extrinsèque. Il est à noter que le terme « images numériques » désigne une succession d’images numériques captées avec une fréquence d’acquisition connue, formant un flux vidéo. Selon les modes de réalisation, des images numériques successives, enregistrées individuellement ou sous forme de vidéo, sont horodatées, donc un instant de capture associé est enregistré. Un tel instant d’acquisition est une information temporelle (ou information d’horodatage), obtenue par exemple par une horloge interne des capteurs 6 ou du système de calcul avionique 10. De plus, l’aéronef 4 comporte une plateforme de calcul périphérique embarquée 12. Différemment du système de calcul avionique 10, la plateforme de calcul périphérique 12 est configurée pour mettre en œuvre des calculs complémentaires par rapport aux calculs mis en œuvre par le système de calcul avionique 10, et comporte des capacités de connexion avec des systèmes externes non certifiés. La plateforme de calcul périphérique 12 comporte une première interface de communication 14, configurée pour communiquer avec les instruments avioniques 6, 8 et le système de calcul avionique 10 et plus généralement avec tous les équipements de bord certifiés selon des normes de sécurité avionique, et une deuxième interface de communication 16, permettent de communiquer, par un système de communication sans fil, avec des systèmes externes, non soumis aux normes de sécurité avionique. Par exemple, la première interface de communication 14 est configurée pour communiquer avec les équipements de bord certifiés par une communication filaire ou par une communication sans fil, par exemple Wifi ou Bluetooth. La deuxième interface de communication 16 est par exemple configurée pour communiquer avec des systèmes externes non certifiés, par un protocole de communication radio, par exemple un protocole standard de téléphonie mobile 4G ou 5G, le protocole de communication par satellite SATCOM, le protocole Datalink AOC/ATC (pour « Aeronautical Operation Control »/ « Air Traffic Control »). La deuxième interface de communication 16 est par exemple configurée pour communiquer avec un système de calcul distant 20, comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés et adaptés pour communiquer entre eux via des interfaces de communications propres, et qui fournissent des services de calcul. Un tel système de calcul 20 est par exemple une infrastructure d’informatique en nuage, plus usuellement appelée « cloud computing ». La plateforme de calcul périphérique 12 comporte en outre une unité de calcul 22, comportant un ou plusieurs processeurs (CPU ou GPU), et au moins une unité de mémoire électronique 24, ces éléments étant adaptés à communiquer via un bus de communication. Dans un mode de réalisation, la plateforme de calcul périphérique 12 est un dispositif électronique programmable. Dans l’exemple de la FIG. 1 seule une unité de calcul 22 et une unité de mémoire électronique 24 sont représentées. L’unité de mémoire électronique 24 comporte notamment des mémoires de type RAM, ROM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH, NVRAM). L’ensemble des unité(s) de calcul 22 et unité(s) de mémoire électronique 24 forme les ressources calculatoires locales de la plateforme de calcul périphérique 12. Dans un mode de réalisation, la plateforme de calcul périphérique 12 est modulaire, plusieurs unités de traitement et de mémoire pouvant être ajoutées, ce qui permet une augmentation dynamique des ressources disponibles, en fonction des besoins. L’unité de calcul 22 est configurée pour exécuter une première phase de traitement de données du procédé de traitement de données d’apprentissage acquises par l’aéronef 4, ces données d’apprentissage étant des images numériques acquises en vol par l’aéronef 4 ou étant extraites d’images numériques acquises en vol par l’aéronef 4. En particulier, l’unité de calcul 22 met en œuvre un module 26 d’obtention d’images numériques acquises par le ou les capteurs 6, de données de vol obtenues à partir des instruments avioniques embarqués 8 ; un module 28 de mise en cohérence, qui effectue un calcul d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées aux images numériques acquises, et une mémorisation des images numériques acquises et des informations de localisation, spatiale et/ou temporelle associées, dans une structure de mémorisation adaptée 30 dans la mémoire électronique 24. La structure de mémorisation 30 est par exemple un fichier, un ensemble de fichiers, une base de données. Les modules 26 et 28 sont adaptés à coopérer, comme décrit plus en détail ci-après, pour mettre en œuvre la première phase de traitement du procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage, comme décrit plus en détail ci-après, selon divers modes de réalisation. Dans un mode de réalisation, les modules 26, 28 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un ordinateur, met en œuvre la première phase de traitement du procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage. En variante non représentée, les modules 26, 28 sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General-purpose processing on graphics processing ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les 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, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. En outre, la plateforme de calcul périphérique 12 est configurée pour transmettre, via la deuxième interface de communication 16, via la liaison de communication 25, les images numériques acquises et des informations de localisation, spatiale et/ou temporelle associées, au système de calcul distant 20. Selon des modes de réalisation, la transmission se fait soit au fur et à mesure de l’acquisition des images numériques, lorsque l’aéronef est en vol, ou après finalisation d’un vol de collecte de données, lorsque l’aéronef est à terre, par exemple de retour dans une base logistique. Dans un mode de réalisation, le système de calcul distant 20 comporte ou est connecté un ou plusieurs serveurs de calcul programmables interconnectés (non représentés). Grâce à la liaison de communication 25 établie via la deuxième interface de communication, le système de calcul distant 20 est en communication bidirectionnelle avec la plateforme de calcul périphérique 12. Cela permet avantageusement de déporter une partie des calculs à effectuer sur le système de calcul distant 20, et ainsi d’alléger la consommation de ressources calculatoires et électriques embarquées. En d’autres termes, la plateforme de calcul périphérique 12 coopère avec le système de calcul distant 20 pour la mise en œuvre des calculs, les résultats des calculs effectués par le système externe étant transmis à la plateforme de calcul périphérique 12 via la liaison de communication bidirectionnelle 25. Le système de calcul 20 comporte une troisième interface de communication 32, qui est par exemple configurée pour communiquer la deuxième interface de communication 16, par un protocole de communication radio, par exemple un protocole standard de téléphonie mobile 4G ou 5G, le protocole de communication par satellite SATCOM, le protocole Datalink AOC/ATC (pour « Aeronautical Operation Control »/ « Air Traffic Control »), et une quatrième interface de communication 34, adaptée pour communiquer par liaison filaire ou sans fil par un protocole à commutation de paquets, pour réaliser une connexion au réseau Internet. En outre, le système de calcul 20 comporte une ou plusieurs unité(s) de calcul 36 (processeurs) et une ou plusieurs unité(s) de mémoire électronique 38. Dans la FIG. 1 on a représenté une unité de calcul 36 et une unité de mémoire électronique 38. Ces unités de calcul et de mémoire électronique forment des ressources calculatoires du système de calcul 20. L’unité de calcul 36 est configurée pour exécuter une deuxième phase de traitement de données du procédé de traitement de données d’apprentissage acquises par l’aéronef 4. En particulier, l’unité de calcul 36 met en œuvre : -un module 40 de labélisation d’objets contenus dans lesdites images numériques, permettant d’obtenir un label de classification de chaque objet parmi une pluralité de classes prédéterminées ; -un module 42 de calcul d’informations de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation, spatiale et/ou temporelle reçues et d’au moins une information complémentaire; -un module 44 de mémorisation de chaque objet détecté en association avec un label et au moins une information de caractérisation dans au moins une base de données d’apprentissage 35. Ainsi, les informations de caractérisation forment des métadonnées, qui fournissent des informations de caractérisation de données de la base de données d’apprentissage 35, relatives au contexte d’acquisition par exemple. Le module 42 met en œuvre une analyse en fonction d’informations complémentaires extraites d’enregistrements, par exemple de bases de données externes 45, 46, par exemple d’une base de données géographiques, 45, i.e. une cartographie précise d’une zone géographique, fournissant des caractéristiques du terrain de cette zone, et une base de données 46 de données météorologiques. De préférence, le module 42 met en œuvre un géo-référencement des objets détectés, dans un référentiel terrestre fixe, ce qui permet également de corréler le positionnement des objets détectés avec des données des bases de données externes 45, 46. Dans un mode de réalisation, les données d’apprentissage sont mémorisées dans plusieurs bases de données d’apprentissage, 35A, 35B, en fonction des informations de caractérisation, de manière à obtenir des bases de données d’apprentissage spécialisées, en d’autres termes homogènes selon certains critères d’homogénéité des informations de caractérisation associées aux données d’apprentissage. A titre d’exemple non limitatif, un critère d’homogénéité est l’homogénéité des conditions météorologiques d’acquisitions d’images, i.e. la séparation entre données acquises en conditions d’ensoleillement et les données acquises en conditions de pluie/neige, ou l’homogénéité des types de fonds, i.e. fond de champs ou de forêts. Les modules 40, 42, 44 sont adaptés à coopérer, comme décrit plus en détail ci-après, pour mettre en œuvre la deuxième phase de traitement du procédé automatique de caractérisation de données d’apprentissage tel que décrit plus en détail ci-après, selon divers modes de réalisation. Dans un mode de réalisation, les modules 40, 42, 44 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un ordinateur, met en œuvre œuvre la deuxième phase de traitement du procédé automatique de caractérisation de données d’apprentissage selon l’invention. En variante non représentée, les modules 40, 42, 44sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General-purpose processing on graphics processing ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les 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, NVRAM), une carte magnétique. En outre, la ou les bases de données d’apprentissage 35 sont par la suite effectivement utilisées pour l’apprentissage des paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle, par exemple un modèle de détection et de classification des objets présents dans des images numériques. Avantageusement, les informations de caractérisation associées sont prises en compte lors de cette phase d’apprentissage des paramètres d’un modèle de détection et de classification par apprentissage machine, et cela permet une spécialisation des modèles en fonction des informations de caractérisation et assure de meilleures performances en termes de précision et de rappel. Dans un cas d’application envisagé, de tels modèles de détection et de classification 48A, 48B, entraînés par apprentissage machine sur des bases de données d’apprentissage 35A, 35B, sont retransmis à l’aéronef 4 pour utilisation dans une phase opérationnelle, par exemple dans une phase de mission, pour la détection d’objets d’une classe donnée. La plateforme de calcul périphérique 12 met alors en œuvre un module 50 d’utilisation des modèles 48A, 48B de détection et de classification par apprentissage machine, dont les paramètres ont été appris sur des bases de données d’apprentissage caractérisées. Un exemple de mise en œuvre d’un tel module d’utilisation 50 sera décrit ci-après en référence à la FIG. 3 . La FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage selon un mode de réalisation. Comme indiqué ci-dessus, le procédé comporte deux phases de traitement, qui sont respectivement une première phase 60 mise en œuvre par la plateforme de calcul périphérique embarquée, en coopération avec les capteurs et instruments de bord de l’aéronef qui effectue l’acquisition d’images numériques, et une deuxième phase 62 mise en œuvre par le système de calcul distant. La première phase de traitement 60 est effectuée lorsque l’aéronef est en vol. La première phase de traitement comporte des étapes, réalisées sensiblement en parallèle d’acquisition d’images numériques 64, d’acquisition de données de vol 66, et d’obtention 68 des positions du ou des capteurs d’acquisition des images numériques. De préférence, chaque étape 64, 66 et 68 comporte une mise en œuvre d’un horodatage. De préférence, les images numériques 64, les données de vol 66 et les positions du ou des capteurs d’acquisition des images numériques correspondantes sont horodatées par rapport à une référence d’horloge commune, par exemple une horloge interne du système de calcul avionique. De préférence, l’horodatage est précis, par exemple l’horodatage est effectué avec une précision de l’ordre de la milliseconde. Les données de vol comportent notamment les données suivantes horodatées : les attitudes de l’aéronef (cap magnétique, assiette et inclinaison), par exemple fournies dans le référentiel terrestre fixe (également appelé référentiel géo-référencé), l’altitude de l’aéronef, la vitesse de l’aéronef, la composante de vitesse de l’aéronef dans le référentiel terrestre fixe, des informations de positions spatiales géo-référencée de l’aéronef, par exemple fournies par un récepteur GNSS (pour « Global Navigation Satellite Systems »). Ces données sont fournies en entrée d’une étape 70 de mise en cohérence entre les images numériques acquises et les données de vol obtenues, en utilisant également les positions des capteurs d’acquisition des images numériques. Lors de l’étape de mise en cohérence 70, pour chaque image numérique d’au moins une partie des images numériques acquises, le procédé obtient un instant temporel d’acquisition (horodatage) correspondant, et les informations de position et d’attitude de l’aéronef au même instant temporel, ce qui permet de calculer une correspondance entre le référentiel propre de l’image numérique et le référentiel terrestre fixe. Une position spatiale de chaque image numérique dans le référentiel terrestre fixe, ou position spatiale géo-référencée, est alors obtenue. De plus, l’attitude de l’aéronef permet de calculer un angle de prise de vue, et l’altitude de l’aéronef permet de déterminer une échelle de représentation. Ainsi, pour chaque image numérique d’au moins une partie des images numériques acquises, on obtient un ensemble d’informations de localisation, spatiale et/ou temporelle. De préférence, comme expliqué ci-dessus, les informations de localisation comprennent des informations de localisation spatiale et temporelle. Les informations de localisation sont mémorisées en association avec les images numériques correspondantes, et sont par la suite transmises, lors de l’étape de transmission 72, au système de calcul distant. La deuxième phase de traitement 62 est effectuée au sol, par le système de calcul distant, par exemple par un traitement informatique en nuage (ou « cloud computing »). La deuxième phase de traitement comporte, après réception des images numériques et des informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées, plusieurs étapes décrites ci-après. La deuxième phase de traitement comporte une étape 80 de labélisation (ou annotation), i.e. d’association d’un label (ou étiquette) d’une classe parmi une pluralité de classes prédéterminées, à des objets détectés dans chaque image numérique. L’étape de labélisation est mise en œuvre soit par un procédé automatisé, soit par un procédé semi-automatisé avec assistance d’un opérateur. Le terme objets est utilisé ici au sens large, un objet étant tout ou partie d’une image numérique, appartenant à une classe donnée, selon l’application visée. Par exemple, dans un système de surveillance de trafic routier, les objets à détecter sont à classifier entre divers types de véhicules (motos, vélos, automobiles, camions), piétons, obstacles fixes. La tâche de labélisation peut alors consister en la segmentation de chaque image pour y détecter les objets des classes recherchées, le traçage d’un polygone, par exemple d’un rectangle, autour de chaque objet détecté, ou en d’autres termes le polygone circonscrit à l’objet détecté, et l’association d’un label désignant la classe associée. Le procédé comporte en outre une étape 82 de géo-référencement de chaque objet détecté, c’est-à-dire du calcul d’une position spatiale dans le référentiel terrestre fixe. En effet, dans l’exemple explicité, chaque polygone, par exemple chaque rectangle, a une position définie par ses coins dans le référentiel de l’image numérique correspondante, et l’information de localisation dans le référentiel terrestre fixe de l’image numérique est connue, ce qui permet de calculer, par changement de référentiel, la position spatiale géo-référencée de chaque objet en lien avec l’information temporelle correspondante. Par exemple, des coordonnées de latitude et de longitude sont calculées pour un point choisi, par exemple le centre géométrique du rectangle circonscrit à l’objet détecté. Selon une variante, le polygone circonscrit à l’objet détecté est quadrillé par des pavés réguliers, et un point est associé à chaque pavé du quadrillage, par exemple un point central ou un coin du pavé, formant ainsi un ensemble de points définissant l’objet, chaque point ayant un position spatiale géo-référencée. Le procédé comporte alors une étape 84 de calcul d’informations de caractérisation de chaque objet détecté, en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire. Dans un mode de réalisation, des informations complémentaires sont obtenues de bases de données (ou autre type d’enregistrement de données) externes, par exemple comportant des données météorologiques d’une part, et des données cartographiques d’autres part. Pour chaque objet, sa ou ses position(s) spatiale(s) géo-référencée(s) et l’information temporelle associée permet d’obtenir par exemple, de manière fiable, des informations de caractérisation météorologique (e.g. ensoleillement, pluviométrie, brouillard) ou des informations de caractérisation de terrain (type de terrain). En reprenant l’exemple routier, il est alors possible de déterminer les conditions météorologiques et le type de route, carrefour ou rond-point où se situent les objets détectés, sans pour cela mettre en œuvre une analyse complexe des images numériques. La deuxième phase de traitement du procédé comporte alors une étape 86 de mémorisation, une base de données d’apprentissage, des objets détectés en association avec le label associé et au moins une information de caractérisation. Les données d’apprentissage ainsi labélisées et caractérisées sont ensuite utilisées, selon tout méthode connue, pour apprendre automatiquement les paramètres d’un modèle de détection et classification d’objets dans l’ensemble de classes prédéterminées. Tout type de modèle entraîné par apprentissage machine est applicable, par exemple un réseau de neurones d’architecture choisies, par exemple un réseau de neurones convolutionnel ou CNN (pour » Convolutional Neural Networks »). Le nombre de couches, nombre de neurones par couches et fonction d’activation mis en œuvre sont choisis selon l’application. La mise au point d’une architecture de réseau de neurones pour une application donnée est connue en soi et n’est pas décrite ici. En variante, d’autres modèles de détection et classification entraînés par apprentissage machine sont utilisables. La caractérisation des données d’apprentissage est par exemple utilisée pour séparer les données d’apprentissage et générer des modèles de détection et classification entraînés par apprentissage machine mieux spécialisés en fonction des informations caractérisation. Par exemple, dans le cas de l’obtention de données d’apprentissage à partir d’images numériques acquises par un aéronef, les informations de caractérisation relatives aux conditions météorologiques d’acquisition sont prises en compte. Cela permet alors d’obtenir un premier modèle 48A de détection et classification entraîné par apprentissage machine sur des données d’apprentissage acquises en conditions d’ensoleillement, et un deuxième modèle 48B de détection et classification entraîné par apprentissage machine sur des données d’apprentissage acquises en conditions de pluie. La FIG. 3 est un synoptique des principales étapes d’un procédé d’utilisation de modèles de détection et classification entraînés par apprentissage machine, spécialisés en fonction d’informations de caractérisation, dans une phase opérationnelle. Par exemple, le procédé d’utilisation est mis en œuvre par un aéronef, dans une phase opérationnelle de mission, par exemple de mission de sauvetage (en anglais « search and rescue »). Par exemple, le procédé d’utilisation est mis en œuvre par la plateforme de calcul périphérique embarquée, après obtention et mémorisation des modèles 48A et 48B de détection et classification entraînés par apprentissage machine. Plus généralement, le procédé d’utilisation est mis en œuvre par un dispositif de calcul programmable, formant un dispositif d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef et caractérisées par un procédé tel que décrit ci-dessus. Le procédé comporte une étape 90 d’obtention d’informations météorologiques en temps réel, grâce à la connectivité via la deuxième interface de communication embarquées avec des systèmes distants, par exemple avec un serveur de données météorologiques. Le procédé comporte alors une détermination 92 des conditions météorologiques locales, i.e. en fonction de la position spatiale géo-localisée de l’aéronef, par exemple d’un niveau de pluviométrie, et une détermination 94 du modèle de détection et classification à utiliser parmi les modèles 48A et 48B, en fonction du niveau de pluviométrie. Le modèle de détection et classification choisi, est alors appliqué (étape 96) en temps réel pour la détection et classification d’objets survolés. La performance de détection et classification est alors meilleure que dans le cas de l’utilisation d’un modèle unique, entraîné sur des données d’apprentissage non caractérisées, qui risque d’être performant uniquement sur les données d’apprentissage majoritaires. Les étapes 90 à 96 sont répétées en temps réel, ce qui permet alors d’adapter automatiquement et dynamiquement le choix du modèle de détection et de classification aux conditions météorologiques effectives. L’utilisation de données d’apprentissage machine caractérisées a été décrite à titre d’exemple dans le cas particulier de la prise en compte d’informations complémentaires météorologiques, mais il est clair que d’autres applications, pour d’autres types d’informations complémentaires, sont envisageables de manière analogue. L’invention a été décrite plus particulièrement pour des modèles de détection et classification entraînés par apprentissage machine, mais elle s’applique pour tout type de modèle ou méthode entraîné(e) par apprentissage machine, par exemple pour la prédiction, la segmentation, la détection de profondeur etc. Procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef et utilisées pour l’apprentissage machine de paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle, le procédé comportant une acquisition (64) d’images numériques par des capteurs (6) embarqués par ledit aéronef, et étant caractérisé en ce qu’il comporte une première phase de traitement (60) mise en œuvre par une plateforme de calcul périphérique (12), embarquée sur l’aéronef, ladite plateforme de calcul périphérique (12) comportant une interface de communication (16) configurée pour communiquer avec un système de calcul distant (20) comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés, et une deuxième phase de traitement (62) mise en œuvre par ledit système de calcul distant (20), dans lequel la première phase de traitement (60) comporte une mise en cohérence (70) entre au moins une partie des images numériques acquises et des données de vol obtenues à partir d’instruments avioniques embarqués, une mémorisation d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées, en association avec lesdites images numériques, et une transmission (72) desdites images numériques et des informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées au système de calcul distant, et la deuxième phase de traitement (62) comporte : une labélisation (80) d’objets contenus dans lesdites images numériques, permettant d’obtenir un label de classification de chaque objet parmi une pluralité de classes prédéterminées ; un calcul d’informations (84) de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire, et une mémorisation (86), dans une base de données d’apprentissage, desdits objets détectés en association avec ledit label et au moins une information de caractérisation. Procédé selon la revendication 1, comportant dans la première phase de traitement (60) une mémorisation d’une information temporelle associée à chaque image numérique, ladite information temporelle étant un instant temporel d’acquisition de l’image numérique. Procédé selon la revendication 2, dans lequel lesdites données de vol sont horodatées, et la mise en cohérence (70) comprend, pour chaque image numérique traitée, un calcul d’une position spatiale géo-référence de ladite image numérique en fonction des données de vol acquises à l’instant temporel d’acquisition de l’image numériques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la deuxième phase de traitement (62) comporte un calcul (82) d’au moins une position géo-référencée associée à chaque objet détecté. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’étape de labélisation (80) d’objets comporte une détection, dans chaque image numérique traitée, d’un ou plusieurs objets et de traçage d’un polygone circonscrit à chaque objet détecté, ladite au moins une position géo-référencée étant une position d’un point dudit polygone. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ledit polygone est quadrillé en pavés, un point est associé à chaque pavé et ledit objet est associé aux positions géo-référencées de chacun desdits points associés aux pavés. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite au moins une information complémentaire est obtenue à partir d’au moins un enregistrement de données externe. Procédé selon la revendication 7, dans lequel ledit au moins un enregistrement externe est une base de données météorologique et/ou une base de données géographiques. Système de caractérisation automatique de données d’apprentissage acquises par un aéronef et utilisées pour l’apprentissage machine de paramètres d’un modèle d’intelligence artificielle, le système comportant un aéronef équipé de capteurs (6) embarqués configurés pour acquérir des images numériques, l’aéronef comportant une plateforme de calcul périphérique (12), le système de caractérisation comportant en outre un système de calcul (20) distant comportant une pluralité de serveurs de calcul interconnectés, la plateforme de calcul périphérique (12) comportant une interface de communication (16) configurée pour communiquer avec le système de calcul distant (20), la plateforme de calcul périphérique (12) comportant, pour la mise en œuvre d’une première phase de traitement, un module (28) de mise en cohérence entre au moins une partie des images numériques acquises et des données de vol obtenues à partir d’instruments avioniques embarqués, de mémorisation d’informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées, en association avec lesdites images numériques, et de transmission desdites images numériques et des informations de localisation spatiale et/ou temporelle associées au système de calcul distant, le système de calcul distant (20) comportant, pour la mise en œuvre d’une deuxième phase de traitement: un module (40) de labélisation d’objets contenus dans lesdites images numériques, permettant d’obtenir un label de classification de chaque objet parmi une pluralité de classes prédéterminées ; un module (42) de calcul d’informations de caractérisation associées aux objets en fonction des informations de localisation spatiale et/ou temporelle et d’au moins une information complémentaire, et un module (44) de mémorisation, dans une base de données d’apprentissage (35), desdits objets détectés en association avec ledit label et au moins une information de caractérisation. Programme d’ordinateur, mis en œuvre dans un système de caractérisation automatique de données d’apprentissage selon la revendication 9, comportant un premier ensemble d’instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par une plateforme de calcul périphérique embarquée sur un aéronef, mettent en œuvre la première phase de traitement d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage conforme aux revendications 1 à 8, et un deuxième ensemble d’instructions logicielles, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un système de calcul distant, mettent en œuvre la deuxième phase de traitement d’un procédé de caractérisation automatique de données d’apprentissage conforme aux revendications 1 à 8. Procédé d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef et caractérisées par un procédé de caractérisation automatique conforme aux revendications 1 à 8, comportant une étape d’apprentissage machine des paramètres d’une pluralité de modèles de détection et classification d’objets, chaque modèle étant entraîné sur des données d’apprentissage en fonction d’un critère d’homogénéité d’au moins une information de caractérisation associée aux données. Dispositif d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef configuré pour mettre en œuvre un procédé d’utilisation de données d’apprentissage acquises par un aéronef selon la revendication 11.