Brevet FR3164086A1 — publié le 20260102

L’invention concerne un procédé de décodage d’une zone, dite zone à décoder, d’un signal comprenant au moins deux zones, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : le décodage (F22) d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à décoder dudit signal, l’obtention (F20) d’un masque de ladite zone à décoder dans ledit signal, le décodage (F26) d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse comprenant au moins une couche neuronale de synthèse, le traitement (F27) dudit groupe de cartes latentes décodées par ledit réseau de neurone de synthèse pour produire en sortie dudit réseau de neurone de synthèse au moins ladite zone à décoder, ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée, dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie, dite cartes de sortie, ladite application comprenant l’obtention d’une région caractéristique de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque, ladite région caractéristique comprenant les points associés à ladite zone à décoder et pour au moins un point de ladite zone à décoder, dit point à décoder, le traitement d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée par ladite couche neuronale en fonction de sa proximité d'une frontière de ladite région caractéristique. Figure pour l’abrégé : Fig. 7 Procédé et dispositif de codage et décodage d’images L’invention se rapporte au domaine général du codage de signaux mono ou multidimensionnels. Elle concerne plus particulièrement la compression des images ou des vidéos numériques. Les vidéos numériques font en général l’objet d’un codage source visant à les compresser afin de limiter les ressources nécessaires à leur transmission et/ou à leur stockage. Il existe de nombreux standards de codage, tels que les standards des organismes ITU/MPEG (H.264/AVC, H.265/HEVC, H.266/VVC, etc.) ainsi que leurs extensions (MVC, SVC, 3D-HEVC, etc.). Dans ces approches, l’encodage d’une image est généralement effectué par une prédiction des pixels à l’aide de pixels précédemment codés puis décodés présents dans l’image en cours d’encodage, auquel cas on parle de « prédiction Intra », ou d’images précédemment codées, auquel cas on parle de « prédiction Inter ». En plus de ces approches classiques, les approches basées sur l’intelligence artificielle, et notamment neuronales, tendent à se développer. Certaines approches neuronales réalisent, à partir du signal d’entrée, par exemple une image, l’entraînement d’un réseau de neurones dit de synthèse sur des vecteurs caractéristiques associés à une position d’un échantillon du signal d’entrée à coder. Ces vecteurs caractéristiques sont construits à partir de cartes de caractéristiques qui peuvent être à la résolution du signal d’entrée, ou à une résolution inférieure. Au cours de l’entraînement, ou construction, les paramètres du réseau de neurones et les valeurs des cartes de caractéristiques sont mis à jour en fonction d’une mesure de performance, par exemple de type débit-distorsion. Lorsque l’entraînement est terminé, c’est-à-dire que la mesure de performance obtenue est satisfaisante, le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de synthèse et des valeurs des cartes de caractéristiques peut être effectué et mémorisé ou transmis à destination du décodeur. Le décodage du signal codé s’effectue alors en appliquent le réseau de neurones de synthèse sur les cartes de caractéristiques. Un inconvénient des approches classiques et des approches neuronales précédemment décrites est qu'elles ne permettent pas de créer des zones indépendamment décodables dans le signal codé ce qui limite non seulement les capacités d’interaction avec le contenu sémantique du signal codé mais également la possibilité de limiter la mémoire nécessaire au niveau du décodeur ou de paralléliser le décodage de ce signal codé. Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’améliorer les approches classiques et neuronales précédemment décrites. L’invention vise un procédé de codage d’une zone d’un signal, dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons à coder, ledit procédé de codage comportant les étapes suivantes : l’obtention d’un premier groupe d’au moins une carte de valeurs latentes représentatif dudit signal, l’obtention d’un masque dans ledit signal de ladite zone à coder, pour au moins un échantillon de ladite zone à coder, dit échantillon courant, associé à une position dans ledit signal à coder : la construction d’un vecteur caractéristique à partir desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe, en fonction de ladite position dudit échantillon courant, le traitement dudit vecteur caractéristique par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse, ledit réseau de neurones de synthèse étant défini par un ensemble de paramètres et comprenant au moins une couche neuronale de synthèse pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, l’obtention d’un deuxième groupe de cartes de valeurs latentes représentatives d’au moins ladite zone à coder à partir dudit masque, le codage du deuxième groupe de cartes de valeurs latentes, le codage dudit masque, et le codage dudit ensemble de paramètres dudit réseau de neurones de synthèse. ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée, dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie, dite cartes de sortie, ladite application comprenant : l’obtention d’une région caractéristique de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque, ladite région caractéristique comprenant les points associés audit masque, pour au moins un point de ladite zone à décoder, dit point à décoder : l’obtention d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée, l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point d’au moins une des cartes de sortie, L’invention vise aussi un procédé de décodage d’une zone, dite zone à décoder, d’un signal comprenant au moins deux zones, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : le décodage d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à décoder dudit signal, l’obtention d’un masque de ladite zone à décoder dans ledit signal, le décodage d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse comprenant au moins une couche neuronale de synthèse, le traitement dudit groupe de cartes latentes décodées par ledit réseau de neurone de synthèse pour produire en sortie dudit réseau de neurone de synthèse au moins ladite zone à décoder, ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée, dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie, dite cartes de sortie, ladite application comprenant l’obtention d’une région caractéristique de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque, ladite région caractéristique comprenant les points associés à ladite zone à décoder et pour au moins un point de ladite zone à décoder, dit point à décoder, le traitement d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée par ladite couche neuronale en fonction de sa proximité d'une frontière de ladite région caractéristique. Au sens de l’invention, on entend par encodage, ou « codage » , l’opération qui consiste à représenter un ensemble d’échantillons sous une forme compacte portée par exemple par un train binaire numérique. On entend par décodage l’opération qui consiste à traiter un train binaire numérique pour restituer des échantillons décodés. Par « échantillon » du signal, on entend une valeur prélevée dans le signal. L’échantillonnage du signal produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. Dans le cas d’un signal d’image, l’échantillon prend le nom de pixel qui peut être par exemple un pixel couleur représenté traditionnellement par un triplet de valeurs, par exemple (R, G, B) ou (Y, U, V). La position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y) dans l’image. Par « signal comprenant une pluralité d’échantillons » on entend un signal à une (audio, son), deux (image) ou plus de deux (image stéréoscopique, multiscopique, image associée à une carte de profondeur, vidéo, etc.) dimensions. En fonction de cette dimensionnalité, l’échantillon possède une, deux ou plusieurs coordonnées dans le signal. Dans le cas d’un signal d’image, la position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y). Par « cartes de caractéristiques » ou de façon équivalente par « cartes de valeurs latentes », on entend une représentation abstraite du signal comportant une pluralité de données variables, discrètes ou non, que l’on appelle aussi valeurs, par exemple des nombres réels ou entiers. Par « vecteur caractéristique de données construit à partir des cartes de caractéristiques en fonction d’une position » on entend un vecteur constitué d’un ou plusieurs éléments, ou données, de préférence discrètes, les données étant construites à partir des cartes de caractéristiques à une position déterminée par celle de l’échantillon en cours de traitement dans le signal. Ce vecteur caractéristique est celui qui est appliqué à l’entrée du réseau de neurones de synthèse. Par exemple, dans le cas d’un signal audio monodimensionnel, un tel vecteur peut être constitué à partir d’une pluralité de valeurs prélevées dans chacune des cartes de caractéristiques à la même coordonnée que l’échantillon à coder ou dans un voisinage de celui-ci. Dans le cas d’une image, un tel vecteur peut être constitué à partir d’une pluralité de valeurs prélevées dans chacune des cartes de caractéristiques aux mêmes coordonnées en abscisse et en ordonnée que l’échantillon à coder (resp. à décoder) ou dans un voisinage de celui-ci. Une fois que ces valeurs sont prélevées dans les cartes de caractéristiques, elles peuvent être traitées pour constituer le vecteur caractéristique, avant l’entrée dans le réseau de neurones de synthèse, par exemple par une quantification, un filtrage, une interpolation, etc. Par « réseau de neurones de synthèse », on entend un réseau neuronal tel un réseau neuronal convolutif, un perceptron multicouche, un LSTM (pour « Long Short Term Memory » en anglais), etc. Le réseau de neurones est défini par exemple par une pluralité de couches de neurones artificiels et par un ensemble de fonctions d'activation, de pondération et d’addition (par exemple, une couche peut calculer y = f (Ax+b), où y et b sont des vecteurs de dimension N, x un vecteur de dimension M, A est une matrice de dimension MxN, et f est la fonction d’activation). Par « paramètre du réseau de neurones », on entend une des valeurs qui caractérise le réseau de neurones, par un exemple un poids associé à l’un des neurones (coefficient de filtre, pondération, biais, valeur affectant le fonctionnement de la non-linéarité, etc.) Par « traitement par un réseau de neurones de synthèse », on entend l’application d’une fonction exprimée par un réseau de neurones de synthèse au vecteur caractéristique d’entrée pour produire un vecteur de sortie représentatif de l’échantillon à coder (resp. décoder). Ce vecteur de sortie peut comporter une ou plusieurs données représentatives de l’échantillon. Par « mesure de performance », on entend une mesure entre au moins une valeur d’un échantillon à coder et une valeur décodée dudit échantillon. La mesure peut évaluer par exemple une distorsion, ou une erreur perceptive. Elle peut être effectuée sur un échantillon ou une pluralité d’échantillons (par exemple, un échantillon courant, ou l’image courante, etc.). La mesure peut comporter aussi une mesure du débit, notamment associé au codage du réseau de neurones de synthèse et/ou au codage des cartes de caractéristiques du premier groupe. La mesure peut être une mesure conjointe entre le débit et la distorsion au travers de leur pondération. Comme il est bien connu de l’état de l’art, il est généralement procédé à une minimisation de la valeur de cette mesure jusqu’à atteindre une valeur cible. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé de codage ou décodage ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Autrement dit, les étapes peuvent être effectuées dans un ordre différent de celui indiqué dans la revendication indépendante de codage ou de décodage, voire en parallèle. Le procédé de codage selon l’invention réalise le codage d’une zone d’un signal à partir d’une représentation de ce signal sous forme de cartes de caractéristiques. Ces cartes de caractéristiques sont segmentées en zones caractéristiques dont les valeurs sont ultérieurement codées de façon entropique les unes indépendamment des autres. En outre, un réseau de neurone de synthèse est entraîné sur l’ensemble de ces zones tout en tenant compte de la segmentation en zones caractéristiques. Ainsi, il est possible d’obtenir une représentation codée d’une zone du signal d’origine qui peut être ultérieurement décodée par le réseau de neurones de synthèse indépendamment de tout autre partie de ce signal. Le procédé de décodage (et de façon symétrique le procédé de codage) peut en outre comporter une ou plusieurs des caractéristiques optionnelles suivantes, prises isolément ou bien selon n’importe quelle combinaison techniquement possible. Selon une première caractéristique l'étape de traitement dudit point associé (Pa n ) comporte : l’obtention d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée, l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point d’au moins une des cartes de sortie. Selon une autre caractéristique, le voisinage du point associé est indépendant de l’évaluation du critère de proximité. Selon une autre caractéristique, le voisinage du point associé est sélectionné en fonction de l’évaluation du critère de proximité. Selon une autre caractéristique, le voisinage du point associé est sélectionné en fonction du point associé. Selon une autre caractéristique, lors de la construction du vecteur d’entrée, une composante du vecteur d’entrée est associée à un point du voisinage, la valeur de la composante étant égale à la valeur du point associé si le point associé est un point de la région caractéristique et à une valeur de remplacement, sinon. Selon une autre caractéristique, la valeur de remplacement est dépendante des points de la région caractéristique ou des points associés au voisinage appartenant à la région caractéristique. Selon une autre caractéristique, la valeur de remplacement ne dépend pas des points de la région caractéristique. Selon une autre caractéristique, le critère de proximité est une distance, par exemple une distance euclidienne. Selon une autre caractéristique, la couche neuronale de synthèse est une couche neuronale convolutive. Corrélativement, l’invention vise aussi un dispositif de codage. d’un signal comprenant une pluralité d’échantillons à coder caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre : l’obtention d’un premier groupe d’au moins une carte de valeurs latentes représentatif dudit signal, l’obtention d’un masque dans ledit signal de ladite zone à coder, pour au moins un échantillon de ladite zone à coder, dit échantillon courant, associé à une position dans ledit signal à coder : la construction d’un vecteur caractéristique à partir desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe, en fonction de ladite position dudit échantillon courant, le traitement dudit vecteur caractéristique par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse, ledit réseau de neurones de synthèse étant défini par un ensemble de paramètres et comprenant au moins une couche neuronale de synthèse pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, l’obtention d’un deuxième groupe de cartes de valeurs latentes représentatives d’au moins ladite zone à coder à partir dudit masque, le codage du deuxième groupe de cartes de valeurs latentes, le codage dudit masque, et le codage dudit ensemble de paramètres dudit réseau de neurones de synthèse. ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée, dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie, dite cartes de sortie, ladite application comprenant : l’obtention d’une région caractéristique de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque, ladite région caractéristique comprenant les points associés audit masque, pour au moins un point de ladite zone à décoder, dit point à décoder : l’obtention d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée, l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point d’au moins une des cartes de sortie, L’invention vise aussi un dispositif de décodage d’une zone d’un signal comportant au moins deux zones, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons à décoder caractérisé en ce que le dispositif de décodage est configuré pour mettre en œuvre : le décodage d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à décoder dudit signal, l’obtention d’un masque de ladite zone à décoder dans ledit signal, le décodage d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse comprenant au moins une couche neuronale de synthèse, le traitement dudit groupe de cartes latentes décodées par ledit réseau de neurone de synthèse pour produire en sortie dudit réseau de neurone de synthèse au moins ladite zone à décoder, ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée, dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie, dite cartes de sortie, ladite application comprenant l’obtention d’une région caractéristique de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque, ladite région caractéristique comprenant les points associés à ladite zone à décoder et pour au moins un point de ladite zone à décoder, dit point à décoder, le traitement d’un point associé audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée par ladite couche neuronale en fonction de sa proximité d'une frontière de ladite région caractéristique. Les caractéristiques et avantages du procédé de codage ou décodage s’appliquent de la même façon au dispositif de codage ou décodage selon l’invention et vice versa. L’invention vise également un programme d’ordinateur sur un support d’enregistrement, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur ou un dispositif de codage ou de décodage conforme à l’invention. Ce programme comporte des instructions adaptées à la mise en œuvre du procédé correspondant. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise aussi un support d’information ou un support d’enregistrement lisible par un ordinateur, et comportant des instructions de programme d’ordinateur mentionné ci-dessus. Les supports d’information ou d’enregistrement peuvent être n’importe quel entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu’une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d’enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur, une séquence d’ADN, ou une mémoire flash. D’autre part, les supports d’information ou d’enregistrement peuvent être des supports transmissibles tels qu’un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par lien radio, par lien optique sans fil ou par d’autres moyens. Le programme selon l’invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, chaque support d’information ou d’enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l’exécution d’un procédé conforme à l’invention. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de codage selon un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de décodage selon un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 3 illustre un exemple de réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé dans le cadre de l’invention, la FIG. 4 illustre schématiquement un exemple de traitement opéré par une couche neuronale de synthèse du réseau de neurones de la FIG. 3 , la FIG. 5 illustre schématiquement un deuxième exemple de traitement opéré par une couche neuronale de synthèse du réseau de neurones de la FIG. 3 . la FIG. 6 illustre schématiquement un troisième exemple de traitement opéré par une couche neuronale de synthèse du réseau de neurones de la FIG. 3 . la FIG. 7 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 , la FIG. 8 représente de manière illustrée un procédé de codage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 9 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 , la FIG. 10 représente de manière illustrée un procédé de décodage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 11 est un logigramme représentant une méthode de codage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 et par le procédé de codage de la FIG. 7 , la FIG. 12 est un logigramme représentant une méthode de décodage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 et par le procédé de décodage de la FIG. 9 . Description détaillée de l’invention La FIG. 1 représente schématiquement, selon un premier mode de réalisation, un dispositif de codage ENC d’au moins une zone d’un signal (I(P n )). Dans l’exemple décrit ici, le signal I(P n ) est segmenté en un ensemble de J zones et toutes les zones sont codées de façon indépendantes. Bien évidemment, en variante, seule une zone ou seulement quelques zones peuvent être codées de façon indépendante. Ce dispositif de codage ENC comprend un module de segmentation SEG, un module d’encodage SEGC de la segmentation fournie par le module de segmentation SEG, un module GEN de génération de cartes de caractéristiques, un module SE de transformation de cartes de caractéristiques, un module XTR d’extraction de données des cartes de caractéristiques, un module TT de traitement et quantification, un module NNSYN correspondant à un réseau de neurones artificiels de synthèse, un module NNC de codage de réseau de neurones apte à coder le réseau de neurones de synthèse, un module FMC de codage des cartes de caractéristiques, un module EVAL d’évaluation d’une performance de codage, un module MAJ de mise à jour. Le dispositif de codage ENC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Le dispositif de codage ENC de la FIG. 1 reçoit en entrée un signal formée d’une succession d’échantillons à coder, notés P n , par exemple une succession temporelle d’échantillons sonores, ou un ensemble de données d’image noté I(P n ). Dans ce second cas, le signal d’image I(P n ) peut représenter une image bidimensionnelle, ou une pluralité d’images bidimensionnelles (vidéo, composantes de couleur, composantes stéréoscopiques, multiscopiques, etc.). P n désigne un échantillon n du signal d’entrée comportant N échantillons. Dans un mode de réalisation, le signal est un signal d’image couleur représentée au moyen d’au moins une représentation bidimensionnelle, telle qu’une matrice de pixels, chaque pixel comportant une composante rouge R, verte G, bleue B, ou, en variante, une composante de luminance Y et au moins une composante de chrominance U, V. L'emplacement de chaque pixel est défini par ses coordonnées en abscisse x et ordonnée y dans l'image. Dans un mode de réalisation, l’image est en niveau de gris représentée au moyen d’une représentation bidimensionnelle, telle qu’une matrice de pixels, chaque pixel comportant une composante de niveaux de gris, ou luminance. Dans ce cas, le vecteur représentatif du pixel est réduit à une seule composante. Le module SEG réalise une segmentation Sg de la succession d’échantillons à coder P n en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j . Cette opération de segmentation permet de rassembler les échantillons en J différents ensembles homogènes en fonction d’un ou plusieurs critères prédéfinis. Par exemple, dans le cas d’une succession temporelle d’échantillons sonores, l’opération de segmentation permet d’obtenir des successions d’unités correspondant à des silences, des bruits, des phonèmes, des mots, etc. De même, dans le cas d’un signal d’image I(P n ), l’opération de segmentation permet de rassembler les pixels P n du signal d’image en J zones homogènes suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux. Par exemple, l’opération de segmentation peux permettre d’identifier dans le signal d’image I(P n ) deux zones différentes (J=2) correspond l’une à l’arrière-plan de l’image et l’autre au premier plan de l’image. La segmentation Sg est par exemple représentée comme un ensemble de J masques MZo j permettant chacun d’identifier une zone Zo j , chacun des masques étant associé à une valeur différente de celle associée aux autres masques. Le module SEGC réalise le codage sans perte de la segmentation Sg. Ce codage peut être réalisé en codant la carte de segmentation correspondant aux J masques MZo j (par exemple en utilisant l’algorithme JPEG-LS défini par la norme internationale ISO/CEI 14495-1) ou en variante en codant indépendamment chaque masque MZoj, ou dans encore une autre variante, en codant indépendamment les contours des J masques MZo j . La segmentation codée est notée Sgc. le module NNC réalise une simulation de codage, suivi d’un décodage, à destination du module d’évaluation Le module GEN de génération de cartes de caractéristiques est configuré pour générer une pluralité de M cartes de caractéristiques, notées FM i . Dans un mode de réalisation, le module SE réalise une transformation du premier groupe de cartes de caractéristiques FM i pour générer un second groupe de cartes de caractéristiques FMS i à la même résolution que le signal d’entrée. Le module SE, optionnel, peut réaliser une quantification des données extraites de cet ensemble de M cartes FM i . On rappelle que la quantification d'une valeur fait référence à la mise en correspondance de cette valeur avec un membre d'un ensemble discret de symboles de code possibles. Par exemple, l'ensemble de symboles de code possibles peut être constitué de valeurs entières, et le système de quantification réalise un simple arrondi d’une valeur réelle à une valeur entière. Selon un autre exemple, la quantification consiste en une multiplication par une valeur donnée puis un arrondi. Puis le module SE effectue une transformation des valeurs d’au moins une des cartes de caractéristiques, par exemple un suréchantillonnage, une interpolation, un filtrage, etc. À l’issue de la transformation, une carte de caractéristiques transformée du second groupe est de même résolution que les images de la séquence d’entrée. Avantageusement selon ce mode, les cartes de caractéristiques qui sont codées peuvent être de résolution inférieure à celle des images à coder, alors que les cartes du second groupe, qui servent à la construction des vecteurs caractéristiques, sont à la même résolution que la séquence d’images, ce qui facilite l’extraction des valeurs. Dans un mode de réalisation, le module SE est absent, dans ce cas les valeurs qui serviront à construire le vecteur caractéristique sont extraites du premier groupe de cartes de caractéristiques. Le module XTR réalise une extraction de valeurs dans les cartes de caractéristiques FMS i (ou FM i selon l’un des modes de réalisation décrits précédemment), pour un échantillon courant P n à coder, en fonction de ses coordonnées dans le signal d’entrée et éventuellemenet de la segmentation Sg réalisée par le module SEG. Par exemple, si l’on cherche à coder l’échantillon P n aux coordonnées (x n , y n ) dans une zone Zo j d’une image d’entrée, le module XTR réalise une extraction de valeurs dans les cartes à des positions imposées par les coordonnées (x n , y n ) et par le masque MZo j de la zone Zo j . Dans un mode de réalisation, les valeurs extraites constituent le vecteur Z n . Z n est un L-uplet, c’est-à-dire qu’il comporte L éléments, ou données z i . Par exemple, dans un mode de réalisation, L=M, c’est-à-dire par exemple qu’une seule valeur est extraite pour chaque carte de caractéristiques FM i . Dans un autre mode de réalisation, L>M, c’est-à-dire par exemple que plusieurs valeurs sont extraites pour au moins une carte de caractéristiques FM i . La dimension L du vecteur dépend de la topologie du réseau de neurones de synthèse NNSYN et plus particulièrement de la topologie de la couche d’entrée de ce réseau de neurones de synthèse NNSYN. Le vecteur Z n d’indice n réfère au vecteur caractéristique du pixel P’ n . Dans un mode de réalisation, le module TT, optionnel, réalise un traitement des valeurs extraites, pour générer le vecteur Z n . Le module TT peut réaliser une quantification des données extraites de l’ensemble de cartes de caractéristiques. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, etc. En particulier, si le module SE n’est pas utilisé et si les cartes de caractéristiques du premier groupe sont à des résolutions inférieures à celle des images de la séquence, le module TT peut prendre en compte les coordonnées des valeurs dans les cartes de résolutions inférieures. On notera que l’un au moins des modules SE ou TT doit effectuer une quantification des cartes de caractéristiques. Le module NNSYN est un réseau de neurones de synthèse défini par K paramètres W k , apte à traiter le vecteur Z n , ou L-Uplet, en entrée, pour générer en sortie un second vecteur représentatif de l’échantillon P n à coder. Un exemple de réseau de neurones de synthèse est présenté ultérieurement en référence à la FIG. 3 . Il est à noter que le comportement du réseau de neurone de synthèse peut dépendre de la segmentation Sg comme cela sera présenté plus en détail ultérieurement en référence aux figures 4 à 6. Le module NNC réalise le codage du réseau de neurones de synthèse, notamment de ses paramètres W k . Durant le processus d’entraînement, ou de construction, du codage, c’est-à-dire tant que l’étape d’évaluation d’une performance n’est pas satisfaisante, le module NNC réalise une simulation de codage, suivi d’un décodage, à destination du module d’évaluation. Par la suite, il effectue le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de synthèse W k, . Les paramètres codés sont notés Wc k . De manière connue, la simulation de codage peut être identique au codage effectif, ou en réaliser une approximation. Le module FMC réalise le codage des cartes FM i , c’est-à-dire des valeurs des cartes de caractéristiques du premier groupe (à l’exclusion des cartes du second groupe, résultant optionnellement d’un suréchantillonnage par le module SE). Durant le processus d’entraînement, ou de construction, du codage, c’est-à-dire tant que l’étape d’évaluation d’une performance n’est pas satisfaisante, le module FMC réalise une simulation de codage, suivi d’un décodage, à destination du module d’évaluation. Par la suite, il effectue le codage effectif des valeurs des cartes FM i . Le module FMC détermine, en prenant en compte la segmentation Sg réalisée par le module SEG, une segmentation SgL de chacune des cartes de caractéristiques FM i en J zones . Ainsi, le module FMC utilise la segmentation Sg définie dans le domaine du signal à coder pour obtenir une segmentation dans le domaine latent des cartes de caractéristiques FM i . L’obtention de cette segmentation dans le domaine latent dépend de la transformée de passage permettant de passer du domaine du signal à coder au domaine latent. Ainsi, la segmentation SgL dans les latentes est issue d’un calcul prenant en compte simultanément la localisation des zones de la segmentation Sg dans le signal à coder et la transformée de passage. Par exemple, si les latentes et le signal à coder ont la même résolution, alors la segmentation dans le domaine latent est identique à la segmentation dans le domaine du signal à coder. Selon un autre exemple, si une latente à une résolution inférieure à celle du signal à coder, alors la frontière entre deux zones de la segmentation dans le domaine de cette latente se situe entre les points dans le domaine latent dont les échantillons colocalisés dans le signal à coder appartiennent à deux zones différentes de la segmentation Sg. Chacune des cartes est représentée sous la forme d’un ensemble de J zones caractéristiques , chacune des zones caractéristiques correspondant dans la carte FM i à la région j de la segmentation SgL. Il est possible que certaines zones caractéristique soient vides. Le codage des valeurs des cartes FM i est réalisé en prenant en compte la segmentation SgL. Plus précisément, chacune des J zones caractéristiques est codée successivement, par exemple dans l’ordre de leur indexation. Ainsi chacune des zones caractéristiques est codée indépendamment des autres zones caractéristiques. Les données codées de chaque zone codée dans chacune des cartes de caractéristiques FM i est notée . Chaque zone subit un codage entropique. Ainsi, le codage des M cartes FM i correspond au codage indépendant des J zones caractéristique des M cartes FM i . Dans un premier exemple de réalisation, le module FMC code seulement les valeurs des points de la zone caractéristique ZoL j à l’exception de tout autre point des cartes de caractéristiques FM i . Ainsi, le codage d’une zone caractéristique comprend le codage successif pour chaque carte FM i des valeurs des points de la zone caractéristique dans la carte FM i . En variante, le module FMC crée une carte secondaire de caractéristiques pour chaque zone caractéristique ZoL j . La valeur d’un point de la carte secondaire de caractéristiques étant égale à la valeur du point de la carte FM i si ce point appartient à la zone caractéristique ZoL j et à une valeur prédéterminée, par exemple zéro, sinon. Le module FMC code alors la totalité de la carte de caractéristique pour obtenir les données codées différentes pour chaque zone caractéristique ZoL j . De manière connue, la simulation de codage peut être identique au codage effectif, ou en réaliser une approximation. Le module de codage quantifie si nécessaire la représentation latente des valeurs des cartes du premier groupe en utilisant un quantificateur pour générer une collection ordonnée de valeurs quantifiées. Puis le module de codage compresse les données quantifiées, en utilisant un codage prenant en compte le voisinage d’une valeur à coder de la carte de caractéristiques. Le module EVAL réalise une évaluation et minimisation d’une performance de codage. La fonction d’évaluation est par exemple de type débit-distorsion. La minimisation peut être effectuée par une descente de gradient, ou tout autre procédé à la portée de l’homme du métier. Le module MAJ réalise une mise à jour des valeurs des cartes FM i et/ou des paramètres du réseau de neurones à encoder, en fonction des résultats de la fonction de performance. La FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de décodage DEC d’une zone à décoder Zod j d’un signal, dite zone à décoder, ladite zone à décoder Zod j comprenant une pluralité d’échantillons Pd n à décoder. Ce dispositif de décodage DEC comprend un module NND de décodage de réseau(x) de neurones apte à décoder le réseau de neurones de synthèse NNSYN’, un module SEGD de décodage d’une segmentation, un module FMD de décodage de cartes de caractéristiques, un module XTR’ d’extraction de données, un module SE’ de transformation inverse, un module TT’ de traitement et quantification inverse. Le dispositif de décodage DEC produit en sortie une image décodée comprenant au moins la zone décodée, notée Zod j (Pd n ), comportant une pluralité d’échantillons décodés Pd n . Le dispositif de décodage DEC de la figure 2 reçoit en entrée la segmentation encodée Sgc et un groupe de données encodées . Le dispositif de décodage DEC de la FIG. 2 reçoit également en entrée les paramètres encodés Wc k du réseau de neurones de synthèse NNSYN’. Les paramètres du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ décodés par le module NND sont notés Wd k . Le module SEGD décode le masque MZo j à partir des données encodées Sgc. Selon des modes de réalisation tels que décrits pour le codeur : La carte de segmentation correspondant aux J masques MZo j est décodée à partir des données Sgc et le masque MZo j est extrait de la carte de segmentation. Le masque MZo j est décodé directement lorsqu’il a été précédemment encodé dans les données encodées Sgc indépendamment des autres masques. Le module FMD construit M cartes décodées en utilisant le masque MZo j et les données encodées . En fonction du mode de réalisation de l’encodage des données mis en œuvre par l’encodeur ENC et à partir du masque MZo j dans le domaine du signal à décoder, le module FMD détermine la zone caractéristique ZoL j correspondante dans le domaine latent, puis le module FMD décode les données pour obtenir les valeurs des points de cette zone caractéristique ZoL j dans chacune des cartes . Dans un mode de réalisation, le module SE’ réalise une transformation du premier groupe de cartes de caractéristiques décodées pour générer un second groupe de cartes de caractéristiques à la même résolution que le signal à décoder, notées ou . Le module SE’ effectue optionnellement une quantification inverse correspondant à la quantification effectuée au codeur. La quantification inverse n’est pas nécessaire si le quantificateur Q du codeur a réalisé un simple arrondi des valeurs réelles qui lui sont soumises. La quantification inverse n’est pas nécessaire non plus si le réseau de neurones est apte à prendre en compte une quantification de ses données d’entrée. Sinon, le décodeur réalise l’opération inverse du quantificateur Q. Puis le module SE’ effectue une transformation des valeurs des cartes de caractéristiques, comprenant par exemple un suréchantillonnage, une interpolation, un filtrage, etc., similaire à celle effectuée par le codeur. À l’issue de la transformation, une carte de caractéristiques transformée du second groupe est de même résolution que les images de la séquence à décoder. Dans un mode de réalisation, le module SE’ est absent, dans ce cas les valeurs qui serviront à construire le vecteur caractéristique sont extraites du premier groupe de cartes de caractéristiques. Le module XTR’ est identique au module XTR de la figure 1. Il réalise une extraction de valeurs des M cartes de caractéristiques (ou selon l’un des modes de réalisation décrits précédemment), pour un échantillon Pd n à décoder, en fonction de ses coordonnées dans le signal à décoder et du masque MZo j . Dans un mode de réalisation, les valeurs extraites constituent le vecteur Zd n . Zd n est un L-uplet, c’est-à-dire qu’il comporte L éléments, ou données zd i. Dans un mode de réalisation, le module TT’, optionnel, réalise un traitement des valeurs extraites, pour générer le vecteur Zd n . Le module TT’ peut réaliser une quantification inverse des données extraites de l’ensemble de cartes de caractéristiques. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, etc., similaires à ceux effectués par le codeur. Le module NNSYN’ est un réseau de neurones dit de synthèse, défini par K paramètres Wd k , apte à traiter le vecteur Zd n , ou L-Uplet, en entrée, pour générer en sortie un second vecteur représentatif de l’échantillon Pd n à décoder, de manière générale un vecteur comportant A éléments. Selon un mode de réalisation, K=3 et le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel Pd n décodé. Le module NNSYN’ est de structure identique au module NNSYN, et ses paramètres sont soit identiques si le codage de ses paramètres W k , soit différents si le codage est réalisé avec pertes. Lorsque tous les échantillons Pd n du signal ont été décodés, on dispose d’un signal reconstruit Zod j (Pd n ) de la zone Zo j . Par ailleurs, le dispositif de décodage DEC peut successivement être mis en œuvre pour décoder toute les zones Zod j afin de reconstituer tous les échantillons à décoder du signal, i.e. de l’image I(Pd n ). Le dispositif de décodage DEC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Le dispositif DEC peut aussi comporter une pluralité de processeurs, les processeurs étant dédiés au décodage parallèle des zones de l'image. La FIG. 3 illustre un exemple de réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au codage et au décodage dans le cadre de modes de réalisation de l’invention. Le réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au codage, NNSYN, et le réseau de neurones artificiels de synthèse utilisé au décodage, NNSYN’, sont définis par une structure identique, comprenant par exemple une pluralité de couches de neurones artificiels, et par un ensemble de poids et fonctions d’activation associés respectivement aux neurones artificiels du réseau concerné. Le réseau de neurones de synthèse est selon un mode de réalisation un MLP, ou Multi Layer Perceptron, suivi d’une ou plusieurs couches(x) de neurones convolutive(s) C 1 , … C n , chacune des couches de neurones convolutives étant associé à un masque de filtrage de taille prédéfinie, par exemple de taille 3x3. Le MLP est constitué d’une couche d’entrée adaptée au format d’entrée (le L-uplet), optionnellement une ou plusieurs couche(s) cachée(s), et une couche de sortie fournissant un vecteur de sortie intermédiaire Vs n , de manière générale un vecteur comportant A’ éléments. Ainsi, une représentation vectorielle d’un échantillon courant (un vecteur Z n ou Zd n issu des cartes de caractéristiques FM i /FMS i au codeur ou / au décodeur) est appliquée en entrée (c’est-à-dire sur la couche d’entrée) du MLP qui produit en sortie le vecteur de sortie intermédiaire Vs n . La concaténation de tous ces vecteurs de sortie intermédiaire constitue des cartes intermédiaires de valeurs latentes qui sont ensuite traité successivement par le ou les couche(s) de neurones convolutive(s) pour fournir en sortie un ensemble de vecteurs de sortie comportant également A éléments. Selon un mode de réalisation, A est égale à 3, le vecteur de sortie intermédiaire est un triplet et le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel P’ n codé puis décodé. La concaténation de tous ces triplets dans une image constitue le signal reconstruit I(Pd n ),selon un exemple une image I, ou Zod j (Pd n ), selon un exemple la zone décodée Zod j . Au codeur, le réseau de neurones artificiels de synthèse NNSYN est entraîné sur l’image, de sorte à minimiser les différences entre la représentation en entrée de l’image courante I(P n ) et sa représentation I(P’ n ) en sortie, tout en minimisant également la quantité de données à encoder. Le module EVAL effectue une mesure de performance en ce sens. Une fois que l’entraînement du codeur est terminé, les paramètres du réseau sont encodés, soit sans pertes, auquel cas le réseau de neurones NNSYN’ est identique à NNSYN, soit avec pertes, auquel cas le réseau NNSYN’ peut être légèrement différent de NNSYN. En référence à la FIG. 4 et à la FIG. 5 , nous allons maintenant présenter l’application d’une couche neuronale convolutive C k du réseau de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’ à un groupe de cartes de valeurs latentes d’entrée CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 , pour obtenir en sortie de la couche neuronale convolutive C k un groupe de cartes de valeurs latentes de sortie CCS 1 , CCS 2 , CCS 3 . Dans l’exemple décrit ici, la couche neuronale convolutive C k est associée à un noyau de convolution de taille prédéfinie, par exemple de taille 3x3. Cette couche neuronale convolutive C k transforme trois cartes de valeurs latentes d’entrée CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 en trois cartes de valeurs latentes de sortie CCS 1 , CCS 2 , CCS 3 . L’application de cette couche neuronale convolutive C k aux trois cartes de valeurs latentes d’entrée CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 comprend, lors d’une étape (1), l’obtention d’une région caractéristique R j comprenant tous les points des cartes CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 colocalisés avec des échantillons appartenant au masque MZo j de la zone Zod j . Les points de cette région caractéristique R j sont appelés points déterminés. Puis, lors d’une étape (2), pour un point des cartes CCS 1 , CCS 2 , CCS 3 colocalisés avec un échantillon Pt n appartenant au masque MZo j de la zone à décoder Zod j , un vecteur d’entrée Vco n de la couche neuronale convolutive C k est construit. Ce vecteur d’entrée Vco n dépend du point Pa n des cartes CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 colocalisé avec le point des cartes CCS 1 , CCS 2 , CCS 3 et d’une information contextuelle de ce point Pa n . Cette information contextuelle est représentée par un voisinage du point Pa n , ce voisinage incluant par définition le point Pa n lui-même. Dans l’exemple présenté ici, le voisinage utilisé comprend 9 points associés à un masque carré de taille 3x3 centré sur le point Pa n . Cette information contextuelle est également conditionnée par la région caractéristique R j dans les cartes d’entrée CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 . Plus précisément, l’information contextuelle dépend de la localisation du point Pa n par rapport à la frontière de la zone R j . Cette localisation est obtenue par évaluation d'un critère de proximité Cp(Pa n ) du point Pa n par rapport à la frontière de la région caractéristique R j . Dans l’exemple décrit ici, le critère de proximité Cp(Pa n ) est la distance euclidienne entre le point Pa n et la frontière de la région caractéristique R j . En variante, le critère de proximité Cp(Pa n ) peut être une distance de Manhattan, de Minkowski ou de Tchebychev. Dans une autre variante, la distance peut être simplement mesurée en nombre de pixels, par exemple en comptant le nombre de pixels suivant les deux directions d’un repère associés à la carte courante. Dans encore une autre variante, le critère de proximité Cp(Pa n ) peut-être également une quasi-distance ou un écart ou toute autre mesure pertinente indiquant la proximité du point Pa n à la frontière de la région caractéristique R j . Deux cas sont alors à distinguer : Dans le premier cas, illustré à la FIG. 4 , le critère de proximité Cp(Pa n ) est supérieur (éventuellement égal) à une distance d (par exemple prédéfinie) et les valeurs de voisinage des cartes d’entrées CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 sont utilisées pour former le vecteur d’entrée Vco n . Dans le deuxième cas, illustré à la FIG. 5 , le critère de proximité Cp(Pa n ) est inférieur à cette distance d (dans l’exemple décrit ici, le point Pa n est localisé à une distance nulle de la frontière de la région caractéristique R j ). Dans ce cas, le vecteur d’entrée Vco n est défini composante par composante. La valeur d’une composante du vecteur d’entrée Vco n est égale à la valeur du point associé de la carte d’entrée si ce point appartient à la région caractéristique R j et à une valeur de remplacement sinon. Lors d’une étape (3), le vecteur d’entrée est traité par la couche neuronale convolutive C k pour générer en sortie le point des cartes CCS 1 , CCS 2 , CCS 3. Dans la FIG. 4 et la FIG. 5 , les valeurs représentées en gris font partie de la région caractéristique R j et sont utilisées pour déterminer des composantes du vecteur d’entrée Vco n . Les valeurs représentées en blanc ( FIG. 5 ) n’appartiennent pas à la région caractéristique R j mais à une autre région R x et ne pouvant être utilisées pour définir le vecteur d’entrée Vco n , elles sont remplacées par une valeur de remplacement Rp. Dans un mode de réalisation, la valeur de remplacement est une valeur constante prédéterminée, par exemple égale à 0. Dans un autre mode de réalisation, la valeur de remplacement est fonction de la valeur des points du voisinage appartenant à la région caractéristique R j , par exemple la valeur de remplacement est égale à la valeur du point Pa n .Dans un autre mode de réalisation, un ensemble de valeurs de remplacement est calculé en fonction de la valeur des points du voisinage appartenant la région caractéristique R j . Un réseau de neurone peut être mis en œuvre pour calculer un nombre donné de valeurs de remplacement en fonction des points du voisinage de la région caractéristique R j . Dans les modes de réalisation précédent, la définition du voisinage du point Pa n est indépendante du critère de proximité Cp(Pa n ). Dans un autre mode de réalisation et comme cela est représenté à la FIG. 6 , la définition du voisinage du point Pa n peut dépendre du critère de proximité Cp(Pa n ). Deux cas sont de nouveau à distinguer : Dans le premier cas, le critère de proximité Cp(Pa n ) est supérieur (éventuellement égal) à la distance d et les valeurs associé à un premier voisinage du point Pa n (par exemple identique à celui défini précédemment en lien avec la FIG. 4 ) des cartes d’entrées CCE 1 , CCE 2 , CCE 3 sont utilisées pour former le vecteur d’entrée Vco n . Dans le deuxième cas, le critère de proximité Cp(Pa n ) est inférieur à cette distance d. Dans ce cas un deuxième voisinage du point Pa n est utilisé. De façon préférentielle, pour respecter la topologie de la couche neuronale convolutive C k , le nombre de points du premier voisinage est égal au nombre de points du deuxième voisinage. Dans l’exemple présenté à la FIG. 6 , le deuxième voisinage est par exemple obtenu à partir du premier voisinage en adaptant la forme de ce dernier à la frontière de la région caractéristique R j de sorte que les points du deuxième voisinage appartiennent tous à la région caractéristique R j . Une fois déterminé, le vecteur d’entrée est traité, lors d’une étape (3), par la couche neuronale convolutive C k pour générer en sortie le point des cartes CCS 1 , CCS 2 , CCS 3 . La FIG. 7 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 lorsque le réseau de neurone de synthèse NNSYN est par exemple celui présenté à la FIG. 3 . Selon ce mode de réalisation, le signal est une image bidimensionnelle, chaque échantillon à coder est donc un pixel P n de coordonnées (x n , y n ). L’encodage se déroule en trois phases principales : Dans une première phase, dite phase de segmentation, la segmentation Sg du signal d’entrée I(P n ) en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j est réalisée. Selon un premier exemple de segmentation, l’image est divisée en J zones régulières, par exemple de taille et de forme identiques (sauf éventuellement sur les bords de l’image). Par exemple, l’image peut être divisée en zones rectangulaires dont les frontières sont horizontales et verticales. Une telle division correspond au concept de « tiles » mis en œuvre par les standards de codage tels que H.264/AVC, H.265/HEVC et H.266/VVC. Selon un deuxième exemple de segmentation, l’image est divisée en J zones correspondant à des échantillons (ou des blocs) parcourus dans un ordre lexicographique. Une telle division correspond au concept de « slices » mis en œuvre par les standards de codage tels que H.264/AVC, H.265/HEVC et H.266/VVC. Selon un troisième exemple de segmentation, l’image est divisée en zones sémantiques, par exemple un arrière-plan et un premier plan. Pour ce faire, une définition manuelle peut être réalisée par un opérateur. La segmentation peut également être automatique ou semi-automatique selon l’algorithme de segmentation utilisée. Il est à noter qu’il n’existe aucune restriction liée au type d’algorithme de segmentation utilisé. Avantageusement, une telle division en zones permet lors du décodage ultérieur du signal I(Pd n ) de paralléliser le décodage des zones à décoder Zod j en répartissant équitablement la charge de décodage sur chacun des décodeurs et/ou processeurs. Dans une deuxième phase, dite phase de construction, un apprentissage est réalisé, afin de déterminer, pour un signal d’entrée I(P n ), les valeurs des cartes FM i et des paramètres W k pour optimiser une fonction de coût globale. L’apprentissage est par exemple réalisé par une descente de gradient, suivie d’une mise à jour des paramètres du réseau de neurones de synthèse NNSYN, des valeurs des cartes de caractéristiques FM i . Comme il est connu dans l’état de l’art, la fonction de coût peut être de type débit-distorsion, ou débit, ou distorsion, ou perceptuelle. Pour mesurer le débit R, il est nécessaire de simuler le codage des J zones ZoL j des cartes , puis de mesurer le débit de codage associé (la taille du flux B2). Selon un mode de réalisation, on ne simule pas le codage des paramètres W k car leur influence est moins importante que celle des cartes de caractéristiques. Selon un mode de réalisation, on simule aussi le codage des paramètres W k et on mesure le débit associé (la taille du flux B1). Pour mesurer la distorsion D, il est nécessaire de simuler le codage puis le décodage d’une partie au moins de l'image I, pour obtenir au moins un pixel P’ n résultant d’une simulation de codage puis de décodage, puis de mesurer l'écart entre cette partie de l'image I(P n ) en entrée et une partie correspondante de l'image I(P’ n ) codée puis décodée. Puis lors d’une troisième phase, dite phase de codage, la segmentation Sg, les données de chaque zone et les paramètres W k sont encodés pour produire les valeurs codées Sgc, et Wc k avant transmission ou stockage. Ils constituent la représentation compressée du signal d’entrée I(P n ), ce signal compressé pouvant être décodé zone par zone. On va maintenant décrire les étapes d’un procédé de codage selon un mode de réalisation de l’invention. Lors d’une étape E20, un signal I(P n ) à coder, comportant une pluralité de N échantillons P n , est fourni en entrée du procédé. Lors d’une étape E21, la segmentation Sg du signal d’entrée I (P n ) en J (supérieur ou égal à 2) zones Zo j est réalisée. Lors d’une étape E22, les M cartes FM i du premier groupe sont initialisées. Par la suite, les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse NNSYN et les valeurs des cartes FM i doivent être optimisés durant la phase de construction. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont de même résolution que le signal d’entrée I (P n ) et comportent donc chacune le même nombre de valeurs N qu’il y a d’échantillons P n à coder. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont de résolution inférieure ou égale à celle du signal d’entrée I(P n ) et comportent donc, pour au moins l’une d’entre elles, un nombre N’ de valeurs à coder inférieur à N. Selon une variante, la première carte FM i est à la résolution des images et chaque carte suivante est à une résolution moitié de la précédente. Selon un mode de réalisation, plusieurs cartes FM i sont de même résolution, inférieure à celle du signal d’entrée I(P n ). Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont transformées pour fournir un second groupe de cartes de caractéristiques transformées FMS i . Dans ce mode, les vecteurs caractéristiques sont extraits de préférence des cartes transformées du second groupe, et non directement des cartes du premier groupe. Dans ce mode, les vecteurs caractéristiques sont donc extraits indirectement des cartes du premier groupe. Les cartes du second groupe ne sont pas codées, elles servent uniquement à la construction des vecteurs caractéristiques. Selon un mode de réalisation, les cartes FM i sont initialisées par des valeurs constantes prédéfinies. Selon un autre mode de réalisation, les cartes de caractéristiques sont initialisées par un ensemble de valeurs réelles aléatoires. Les cartes de caractéristiques FM i du premier groupe sont par la suite mises à jour, ou raffinées, lors d’une étape E23 , par le module de mise à jour MAJ du codeur au cours de son apprentissage. Lors d’une étape E24, les J zones des cartes FM i du premier groupe sont codées par le module FMC du codeur. Durant la phase de construction, cette opération est une simulation de codage. Durant la phase de codage, cette opération est un codage effectif et les valeurs codées constituent le flux B2. La simulation peut être identique au codage effectif mais elle peut aussi être différente (par exemple, simplifiée). Pour ce codage, on utilise une technique de prédiction d’une valeur de carte de caractéristiques par son voisinage, comme il sera décrit par exemple à l’appui de la FIG. 11 . Dans un mode de réalisation, les J zone ZoL j des carte FM i sont codées dans l’ordre d’indexation des J zones et dans un ordre prédéfini des cartes de caractéristiques associées (i.e. , …) et des valeurs de chaque carte par exemple lexicographique. Chaque zones ZoL j des cartes FM i subit un codage entropique. Le codage entropique de l’ensemble des zones de l’ensemble des cartes FM i produit un flux compressé B2 dont le débit est mesuré ultérieurement au cours d’une étape E29. Lors d’une étape E25, selon un mode de réalisation, les M cartes du premier groupe FM i sont transformées par le module SE pour générer des cartes du second groupe FMS i à la résolution des images de la séquence d’entrée. Selon un mode de réalisation, M cartes FMS i sont générées. Selon un mode de réalisation, chaque carte FM i est transformée en une carte FMS i . Selon un mode de réalisation, au moins une carte FM i est de résolution inférieure à celle des images de la séquence à coder et l’opération de transformation comporte un suréchantillonnage pour que la carte FMSi transformée comporte le même nombre d’échantillons que les images de la séquence. Le suréchantillonnage consiste à rajouter des valeurs dans les cartes FMS i pour atteindre la résolution des images de la séquence d’entrée. Il peut être simple (par réplication du plus proche voisin) ou comporter une interpolation (linéaire, polynomiale, par filtrage, etc.). Lors d’une étape E26 et en tenant compte de la segmentation Sg du signal d’entrée I(P n ) en J zones Zo j , des valeurs sont extraites par le module XTR des cartes FM i ou éventuellement FMS i transformées . Cette extraction est réalisée en fonction des coordonnées (x n , y n ) de l’échantillon P n du signal d’entrée et éventuellement du masque MZo j . Elle peut aussi être réalisée en fonction de la résolution de la carte considérée. Selon un mode de réalisation, le vecteur Z n caractéristique résulte directement de cette extraction. Les échantillons à coder sont par exemple traités par ordre séquentiel, de n=1 à n=N. Selon un mode de réalisation, lors d’une étape E27, le vecteur Z n caractéristique est construit par le module TT à partir des valeurs extraites des cartes FM i ou FMS i pour chaque échantillon P n de coordonnées (x n , y n ) du signal d’entrée. Le traitement peut comporter une quantification des valeurs extraites des cartes FM i ou du vecteur Z n constitué, si nécessaire. Le traitement peut comporter d’autres opérations, comme un filtrage, une mise à l’échelle, l’application d’une fonction quelconque, de préférence monotone, etc. Dans un mode de réalisation, Z n est un M-uplet (z 1 , z 2 ,…, z J ), constitué des valeurs des cartes FM i ou FMS i situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant P n , comme il sera illustré à l’appui de la FIG. 8 . Dans un mode de réalisation, Z n est un M-uplet construit à partir de valeurs prélevées dans les cartes FM i à des coordonnées qui peuvent être différentes selon les cartes. Par exemple, si les cartes FM i sont à des résolutions différentes parce qu’elles ont été sous-échantillonnées, les cordonnées sont adaptées (par une mise à l’échelle) pour correspondre à la résolution de chaque carte. Lors d’une étape E28, le vecteur Z n est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN pour générer en sortie un vecteur représentatif de l’échantillon P n à coder, selon un mode de réalisation le triplet (R, G, B) de l’échantillon P’ n (l’échantillon P n codé puis décodé). La structure et les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse sont initialisés par exemple lors de la première itération de cette étape. Ces paramètres sont par la suite mis à jour, ou raffinés, au cours de la phase de construction, lors des itérations ultérieures du procédé. Selon un mode de réalisation, les paramètres du réseau de neurones de synthèse et/ou du réseau de neurones de prédiction sont initialisés par des valeurs prédéfinies connues pour donner un résultat satisfaisant (par exemple, à la suite d’un entraînement sur un corpus d’images). Selon un autre mode de réalisation, les paramètres du réseau de neurones de synthèse et/ou du réseau de neurones de prédiction sont initialisés par un ensemble de valeurs aléatoires. Lors d’une étape E29 , les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse NNSYN sont quantifiés et codés. Durant la phase de construction, cette opération est une simulation de codage. Durant la phase de codage, cette opération est un codage effectif et les valeurs codées constituent le flux B1. La simulation peut être identique au codage effectif mais elle peut aussi être différente (par exemple, simplifiée). On peut utiliser à cette fin toute technique connue, par exemple la norme de codage de réseaux de neurones proposée par le standard MPEG-7 partie 17, aussi appelée NNR (Neural Network Representation). On notera que dans ce cas, il faut choisir la quantité de dégradation que le codage apporte aux poids W k . Lors d’une étape E30, une mesure de performance est évaluée . À cet effet, les débits de simulation de codage associés aux cartes de caractéristiques du premier groupe (simulation du flux B2 par codage des J zones des cartes FM i ) et optionnellement aux paramètres du (des) réseau(x) de neurones (simulation du flux B1 par codage des paramètres W k ) sont mesurés. Selon un mode de réalisation, la fonction de coût est de type débit-distorsion, notée (D+L*R), où D par exemple l’erreur quadratique mesurée entre le signal d’entrée et le signal décodé (ou l’erreur mesurée sur un sous-ensemble d’échantillon du signal). Selon un autre exemple, D est calculé à partir d’une fonction perceptive telle que le SSIM (pour Structural SIMilarity ), ou MSSSIM (pour Multi-scale Structural SIMilarity ). Selon un mode de réalisation, R est le débit simulé du flux B1 ; selon un autre mode de réalisation, R est le débit total utilisé pour coder cette image, c’est-à-dire la somme des débits simulés de B1 et B2. L un paramètre qui règle le compromis débit-distorsion. D’autres fonctions de coût sont possibles. Tant que la fonction de coût n’a pas atteint son minimum, ou qu’un nombre maximum d’itérations de l’algorithme de minimisation de la fonction de coût a été atteint, la mesure de performance n’est pas satisfaisante, et le procédé est réitéré à partir de l’étape E23. Cette minimisation peut être effectuée par un mécanisme connu comme une descente de gradient avec mise à jour des paramètres au cours de l’étape E23 pour les valeurs des cartes de caractéristiques et E29 pour les paramètres du ou des réseau(x). Lors d’une étape EF, si la fonction de coût a atteint son minimum, ou qu’un nombre maximum d’itérations de l’algorithme de minimisation de la fonction de coût a été atteint l’entraînement s’arrête. Si une version codée correspondant à la dernière simulation des paramètres du réseau de neurones de synthèse (W k ) et des cartes de caractéristiques ( ) est disponible, les flux B1 et B2 peuvent en être constitués. Selon un autre mode de réalisation, le codage effectif les paramètres mis à jour du réseau de neurones de synthèse (W k ) et des valeurs des cartes de caractéristiques (FM i ) est effectué à cette étape pour produire les paramètres encodés Wc k et qui constituent des flux B1 et B2. Par ailleurs, lors de cette étape, le codage de la segmentation Sg est effectuée pour produire une segmentation encodée des J masques MZoc j qui constitue le flux B3. Le flux B2 comprend des sous-flux correspondant à chaque zone des cartes de caractéristiques. Lors du codage de chaque zone de latente, il est possible, dans un mode préféré de réalisation, de mettre à un endroit identifiable du flux une information de localisation des sous-flux dans le flux global. Cette information de localisation peut être : un pointeur de flux (qui indique l’adresse du début de chaque sous-flux dans le flux global), ou un marqueur (une série de bits interdite par ailleurs, qui permet de parcourir le flux pour trouver le début de chaque sous-flux), ou tout autre moyen permettant d’identifier une sous-partie d’un flux codé. Les flux B1 et B2 peuvent être multiplexés et/ou concaténés pour produire un flux final. Selon un mode de réalisation, le flux B3 de la segmentation codée et le flux B1 des paramètres codés du (des) réseau(x) de neurones sont stockés ou transmis avant le flux B2, afin de pouvoir être décodé(s) avant le flux B2. Il est à noter qu’un seul réseau de neurone NNSYN est utilisé pour le codage de chaque zone Zo j . La FIG. 8 représente de manière illustrée un procédé de codage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, les cartes FM i générées sont au nombre de 4. Dans un mode préféré, elles sont au nombre de 7. La première carte FM 1 a la même résolution que l’image I(P n ), et comporte donc WxH variables, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. La seconde carte FM 2 est de résolution moitié (dans chaque dimension) de la carte FM 1 . Chaque carte supplémentaire est de résolution moitié de la carte précédente. Cette structure permet de réduire le nombre de variables des cartes de caractéristiques ce qui facilite le codage et l’apprentissage tout en minimisant le coût de codage. La carte FM 2 est suréchantillonnée par le module SE d’un facteur 2 dans chaque dimension, selon un procédé illustré à l’appui de la FIG. 6 . La carte FM 3 est suréchantillonnée d’un facteur 4 dans chaque dimension, et la carte FM 4 d’un facteur 8 dans chaque dimension. La carte FM 1 n’est pas affectée par le sur échantillonnage. (FMS 1 =FM 1 ). Les cartes FMS i résultantes sont de même résolution que l’image I(P n ), et comportent donc chacune WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels et H sa hauteur (N=WxH). D’autres types de structure sont possibles, par exemple on peut utiliser un taux de réduction différent d’un demi entre les cartes (un quart, ou un tiers, etc.). Dans ce mode de réalisation, le vecteur Z n est un 4-uplet (z 1 ...z 4 ) constitué des valeurs extraites des cartes FMS i situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant P n . Le vecteur Z n constitué des valeurs extraites (quantifiées) des cartes FMS i est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN pour générer en sortie un second vecteur, selon l’exemple le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel P’ n codé puis décodé. Le triplet est inséré dans l’image décodée I(P’ n ) aux positions (x n , y n ) des composantes couleur (R’, G’, B’). Dans un autre mode de réalisation, non représenté, le vecteur Z n est extrait directement des couches FM i , aux positions recalculées en fonction de la taille des cartes, puis les valeurs extraites sont éventuellement traitées et quantifiées après extraction. La FIG. 9 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage d’une zone à décoder Zod j qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage DEC de la FIG. 2 lorsque le réseau de neurone de synthèse NNSYN’ est par exemple celui présenté à la FIG. 3 . Lors d’une étape F20, le flux B1, une partie du flux B2 (celle correspondante aux cartes de caractéristiques de la zone Zod j ) et le flux B3 sont extraits du flux encodé. Ils contiennent respectivement des paramètres Wc k , une segmentation Sgc et des représentations codées des M cartes du premier groupe représentatives de la zone à décoder Zod j . Lors d’une étape F21, un masque de segmentation MZo j est généré par décodage des valeurs de la segmentation encodée. Lors d’une étape F22, les M cartes sont générées par décodage des valeurs . Dans un mode de réalisation, les cartes sont décodées dans l’ordre ( , ,… ), et les valeurs de chaque carte dans un ordre prédéfini, par exemple lexicographique, en prenant éventuellement (en fonction de la technique de codage mise en œuvre par l’encodeur ENC) en compte le masque MZo j . Selon des modes de réalisation tels que décrits pour le codeur : Les cartes sont de même résolution que le signal I(Pd n ) à reconstituer, c’est-à-dire qu’elles comportent N=WxH valeurs. Les cartes sont à une résolution inférieure ou égale à celle du signal I(Pd n ) à reconstituer. Plusieurs cartes sont de même résolution, inférieure à la résolution du signal. Lors d’une étape F23, selon un mode de réalisation, les M cartes du premier groupe sont transformées par le module SE’ pour générer des cartes du second groupe à la résolution des images d’entrée. Cette étape est similaire à l’étape E25 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 , et les modes de réalisation s’appliquent. Notamment : Selon un mode de réalisation, M cartes sont générées. Selon un mode de réalisation, chaque carte est transformée en une carte . Selon un mode de réalisation, au moins une carte est de résolution inférieure à celle des images de l’image à coder et l’opération de transformation comporte un suréchantillonnage pour que la carte transformée comporte le même nombre d’échantillons que l’image d’entrée. Le suréchantillonnage consiste à rajouter des valeurs dans les cartes pour atteindre la résolution de l’image d’entrée. Il peut être simple (par réplication du plus proche voisin) ou comporter une interpolation (linéaire, polynomiale, par filtrage, etc.). La transformation peut optionnellement comporter une quantification inverse des valeurs extraites, si nécessaire. Cependant la quantification inverse n’est pas obligatoire. Lors d’une étape F24, des valeurs sont extraites par le module XTR’ des cartes ou éventuellement transformées . Cette extraction est réalisée en fonction des coordonnées (x n , y n ) d’un échantillon P n du signal d’entrée. Elle peut aussi être réalisée en fonction de la résolution de la carte considérée. Cette étape est similaire à l’étape E26 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 7 , et les modes de réalisation s’appliquent. Dans un mode de réalisation, Zd n est un M-uplet (z 1 , z 2 ,…, z J ), constitué des valeurs des cartes ou situées aux coordonnées (x n , y n ) d’un pixel courant Pd n , comme il sera illustré à l’appui de la FIG. 10 . Les échantillons à décoder sont par exemple traités par ordre séquentiel relativement au masque MZo j . Selon un mode de réalisation, lors d’une étape F35, un vecteur Zd n est construit par le module TT’ à partir des valeurs extraites des cartes du premier groupe ou des cartes du second groupe, pour chaque échantillon Pd n de coordonnées (x n , y n ) à décoder, en fonction des coordonnées (x n , y n ). Cette étape est similaire à l’étape E27 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 7 et les modes de réalisation décrits s’appliquent. L’extraction peut comporter une quantification inverse des valeurs extraites ou du vecteur Zd n constitué, si nécessaire. Lors d’une étape F26 , les paramètres Wd k du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ sont générés par décodage des valeurs Wc k du flux B1. On peut utiliser à cette fin toute technique connue de décodage correspondant à celle de codage qui a été utilisée par le codeur. Le réseau de neurones de synthèse NNSYN’ est semblable au réseau de synthèse NNSYN, c’est-à-dire qu’il est de même structure et comporte les mêmes paramètres, au codage près, qui peut être réalisé avec ou sans pertes. Selon un mode de réalisation, le flux B1 est décodé avant les flux B2 et B3, afin de pouvoir disposer du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ avant de commencer à décoder les échantillons. De même, le flux B3 est décodé avant le flux B2 afin de disposer du masque de la zone à décoder avant de commencer à décoder les échantillons. Lors d’une étape F27, le vecteur Zd n est traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN' pour générer en sortie un second vecteur représentatif de l’échantillon Pd n à décoder, selon un mode de réalisation un triplet qui est injecté dans l’image de la zone décodée Zod j (Pd n ) aux positions (x n , y n ) des composantes couleur (Rd, Gd, Bd). Cette étape est similaire à l’étape E28 qui a été décrite pour le codeur à l’appui de la FIG. 5 . Lorsque tous les échantillons du signal ont été traités, le signal décodé correspondant par exemple à la zone Zod j (Pd n ), est disponible. Il est à noter qu’un seul réseau de neurone NNSYN’ est utilisé lors du décodage quelle que soit la zone Zod j décodée. La FIG. 10 représente de manière illustrée un procédé de décodage d’une zone Zod j utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, les cartes décodées sont au nombre de 4. Dans un mode préféré, elles sont au nombre de 7. Dans ce mode de réalisation, les cartes décodées sont représentatives seulement de la zone Zod j . En d’autres termes, seulement les données de la zone ZoL j (correspondant dans le domaine latent à la zone Zod j ) ont été décodées. Dans ce mode de réalisation, la première carte a la même résolution que l’image I, et comporte donc WxH variables, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. La seconde carte est de résolution moitié (dans chaque dimension) de la carte . Chaque carte supplémentaire est de résolution moitié de la carte précédente. Cette structure permet de réduire le nombre de variables des cartes de caractéristiques ce qui facilite le décodage tout en minimisant le coût de codage. La carte est suréchantillonnée d’un facteur 2 dans chaque dimension, selon tout procédé de suréchantillonnage à la portée de l'homme du métier. La carte est suréchantillonnée d’un facteur 4 dans chaque dimension, et la carte d’un facteur 8 dans chaque dimension. Les cartes sont de même résolution que l’image à décoder, et comportent donc WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. Dans ce mode de réalisation, le vecteur Zd n est un 4-uplet (z 1 ...z 4 ) constitué des valeurs des cartes situées aux coordonnées (x n , y n ) du pixel courant Pd n . Le vecteur Zd n est optionnellement déquantifié puis traité par le réseau de neurones de synthèse NNSYN’ pour générer en sortie le triplet (R, G, B) représentatif de l’échantillon Pd n à décoder. Le triplet (R, G, B) est inséré dans l’image décodée I(Pd n ) aux coordonnées (x n , y n ) dans les composantes couleur (Rd, Gd, Bd). La FIG. 11 est un logigramme représentant une méthode de codage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 1 et par le procédé de codage de la FIG. 5 . Ces étapes constituent des sous-étapes de l’étape E30 décrite précédemment à l’appui de la figure 7. Elles ont pour but de coder une valeur courante V n d’un point d’une zone caractéristique d’une carte de caractéristiques du premier groupe en cours de traitement en utilisant des valeurs du voisinage. Lors d’une sous-étape E301, un vecteur de voisinage C n est établi, comprenant des valeurs voisines de la valeur V n . Ces valeurs voisines peuvent être situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes . Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs, ou données, correspondant à des valeurs de voisinage (par exemple, C=10). Ces valeurs doivent être connues du codeur et du décodeur, elles doivent donc se situer dans un voisinage causal de la valeur V n . Selon un premier mode de réalisation, ces valeurs sont utilisées pour déterminer le contexte d’un codeur entropique pour coder la valeur courante lors d’une étape E303. Ce codeur peut être un codeur de type CABAC (Context-adaptive binary arithmetic coding). Ce type de codeur est bien connu de l’homme du métier. Il est notamment utilisé dans la norme de compression vidéo H.265/HEVC. Il s'agit d'un codeur arithmétique dont la compression est sans perte. Il décompose tous les symboles non-binaires en symboles binaires. Puis, pour chaque bit, le codeur sélectionne le modèle de probabilité le plus adapté et utilise un contexte pour optimiser l'estimation de la probabilité. Ce contexte peut être défini par des informations des éléments voisins. Un codage arithmétique est ensuite appliqué pour compresser les données résultantes. Comme il est connu de l’homme du métier, il y a plusieurs façons d’utiliser le vecteur de voisinage pour produire une information de contexte. Par exemple, on peut compter le nombre de valeurs voisines différentes de zéro, et associer un contexte à chaque nombre. Alternativement, on peut effectuer des comparaisons entre plusieurs valeurs voisines, et associer un contexte donné à une configuration d’ordre entre les valeurs voisines, par exemple en classant les valeurs voisines par ordre croissant, et en associant un contexte à chaque ordre possible. Dans un deuxième mode de réalisation, le voisinage est utilisé pour prédire, au cours d’une étape E302 , la valeur courante à partir d’un modèle autorégressif. On rappelle qu’un modèle autorégressif prédit un échantillon d’une série par ses valeurs passées. Dans ce mode, les valeurs passées sont constituées par le contexte, et la différence entre la variable prédite et la valeur réelle est quantifiée puis codée de manière entropique au cours de l’étape E303. À l’issue du procédé, la valeur codée courante Vc n de la carte en cours de traitement est codée. La FIG. 12 est un logigramme représentant une méthode de décodage de cartes de caractéristiques qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 2 et par le procédé de décodage de la FIG. 7 Ces étapes constituent des sous-étapes de l’étape F22 décrite précédemment à l’appui de la figure 7. Elles ont pour but de décoder une valeur courante d’un point d’une zone caractéristique d’une carte de caractéristiques du premier groupe en cours de traitement en utilisant des valeurs du voisinage. Lors d’une sous-étape F221, un vecteur de voisinage Cd n est établi, comprenant des valeurs voisines de la valeur Vd n . Cette étape est similaire à l’étape E301 précédemment décrite et les mêmes modes de réalisation s’appliquent. Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs, ou données, correspondant à des valeurs de voisinage (par exemple, C=10) situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes d’un point d’une zone caractéristique d’une carte de caractéristiques . Ces valeurs se situant dans un voisinage causal de la valeur Vd n sont connues du décodeur. Selon un premier mode de réalisation, ces valeurs sont utilisées pour déterminer le contexte d’un décodeur entropique pour décoder la valeur courante lors d’une étape F223. Ce décodage est similaire à celui qui a été utilisé au codeur, par exemple CABAC. L’utilisation du voisinage pour produire une information de contexte est similaire à celle qui a été choisie au codeur. Par exemple, on peut compter le nombre de valeurs voisines différentes de zéro, et associer un contexte à chaque nombre. Alternativement, on peut effectuer des comparaisons entre plusieurs valeurs voisines, et associer un contexte donné à une configuration d’ordre entre les valeurs voisines, par exemple en classant les valeurs voisines par ordre croissant, et en associant à contexte à chaque ordre possible. Dans un deuxième mode de réalisation, le voisinage est utilisé pour prédire au cours d’une étape F222 la valeur courante à partir d’un modèle autorégressif. Dans ce mode, les valeurs passées sont constituées par le contexte, et la différence entre la variable prédite et la valeur réelle est quantifiée puis codée de manière entropique au cours de l’étape F223. À l’issue du procédé, la valeur décodée courante Vd n de la carte FMd i en cours de traitement est décodée. On notera par ailleurs que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Par exemple, les réseaux de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’ peuvent être des réseaux de neurones récurrents. Dans un autre exemple, les réseaux de neurones de synthèses peuvent être constitués d’un ou plusieurs réseau(x) de neurones convolutif(s), suivi d’un MLP et suivi encore d’un ou plusieurs réseau(x) de neurones convolutif(s), chacun des réseaux de neurones convolutifs étant associé à un noyau de convolution de taille prédéfinie, par exemple de taille 3x3. Dans ces exemples, l’obtention des vecteurs Z n /Zd n est adaptée à la topologie des réseaux de neurones de synthèse NNSYN/NNSYN’ de façon similaire à l’adaptation du vecteur d’entrée Vco n présentée en référence aux figures 4 à 6. Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Procédé de codage d’une zone (Zo j ) d’un signal (I(P n )), dite zone à coder, ladite zone à coder comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder, ledit procédé de codage comportant les étapes suivantes : l’obtention d’un premier groupe d’au moins une carte de valeurs latentes (FM i ) représentatif dudit signal (I(P n )), l’obtention d’un masque (MZo j ) dans ledit signal (I(P n )) de ladite zone à coder (Zo j ), pour au moins un échantillon de ladite zone à coder (Zo j ), dit échantillon courant (P n ), associé à une position (x n , y n ) dans ledit signal (I(P n )) à coder : la construction d’un vecteur caractéristique (Z n ) à partir desdites cartes de valeurs latentes (FM i ) dudit premier groupe, en fonction de ladite position (x n , y n ) dudit échantillon courant (P n ), le traitement dudit vecteur caractéristique (Z n ) par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse (NNSYN), ledit réseau de neurones de synthèse étant défini par un ensemble de paramètres (Wk) et comprenant au moins une couche neuronale de synthèse (c k ) pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur (P’ n ) représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant (P n ), la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, l’obtention d’un deuxième groupe de cartes de valeurs latentes représentatives d’au moins ladite zone à coder (Zo j ) à partir dudit masque (MZo j ), le codage du deuxième groupe de cartes de valeurs latentes ( ), le codage dudit masque (MZo j ), et le codage dudit ensemble de paramètres (W k ) dudit réseau de neurones de synthèse. ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée (CCE), dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie (CCS), dite cartes de sortie, ladite application comprenant : l’obtention d’une région caractéristique (R j ) de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque (MZo j ), ladite région caractéristique (R j ) comprenant les points associés audit masque, pour au moins un point (Pt n ) de ladite zone à décoder, dit point à décoder : l’obtention d’un point associé (Pa n ) audit point à décoder (Pt n ) dans au moins une des cartes latentes d’entrée (CCE), l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé (Pa n ) par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée (Vco n ) de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé (Pa n ) et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point (Ps n ) d’au moins une des cartes de sortie, Procédé de décodage d’une zone (Zod j ), dite zone à décoder, d’un signal comprenant au moins deux zones, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons (Pd n ) à décoder, ledit procédé de décodage comportant les étapes suivantes : le décodage (F22) d’un groupe de cartes de valeurs latentes ( ) représentatives de ladite zone à décoder (Zod j ) dudit signal, l’obtention (F20) d’un masque (MZo j ) de ladite zone à décoder dans ledit signal (I(P n )), le décodage (F26) d’un ensemble de paramètres (Wd k ) représentatifs d’un réseau de neurones (NNSYN’), dit réseau de neurones de synthèse comprenant au moins une couche neuronale de synthèse, le traitement (F27) dudit groupe de cartes latentes décodées ( ) par ledit réseau de neurone de synthèse (NNSYN’) pour produire en sortie dudit réseau de neurone de synthèse au moins ladite zone à décoder (Zod j ), ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée (CCE), dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie (CCS), dite cartes de sortie, ladite application comprenant l’obtention d’une région caractéristique (R j ) de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque (MZo j ), ladite région caractéristique (R j ) comprenant les points associés à ladite zone à décoder (Zod j ) et pour au moins un point (Pt n ) de ladite zone à décoder, dit point à décoder, le traitement d’un point associé (Pa n ) audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée (CCE) par ladite couche neuronale en fonction de sa proximité d'une frontière de ladite région caractéristique. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon la revendication précédente dans lequel l'étape de traitement dudit point associé (Pa n ) comporte : l’obtention d’un point associé (Pan) audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée (CCE), l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé (Pan) par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée (Vcon) de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé (Pan) et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point (Psn) d’au moins une des cartes de sortie. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon la revendication précédente dans lequel ledit voisinage dudit point associé (Pa n ) est indépendant de ladite évaluation du critère de proximité. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon la revendication 3 dans lequel ledit voisinage dudit point associé (Pa n ) est sélectionné en fonction de ladite évaluation du critère de proximité. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon l’une quelconque des revendications 3 à 5 dans lequel ledit voisinage dudit point associé (Pa n ) est sélectionné en fonction dudit point associé (Pa n ). Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon l’une quelconque des revendications 3 à 6 dans lequel lors de la construction du vecteur d’entrée (Vco n ), une composante du vecteur d’entrée (Vco n ) est associée à un point dudit voisinage, la valeur de ladite composante étant égale à la valeur dudit point associé si ledit point associé est un point de ladite région caractéristique (R j ) et à une valeur de remplacement, sinon. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon la revendication précédente dans lequel ladite valeur de remplacement est dépendante des points de ladite région caractéristique (R j ) ou des points associés audit voisinage appartenant à ladite région caractéristique (R j ). Procédé de décodage selon la revendication 7 dans lequel ladite valeur de remplacement ne dépend pas des points de ladite région caractéristique (R j ). Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon l’une quelconque des revendications 3 à 9 dans lequel ledit critère de proximité est une distance. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ) d’un signal selon l’une quelconque des revendications 2 à 9 dans lequel ladite couche neuronale de synthèse est une couche neuronale convolutive. Dispositif de codage (ENC) d’un signal (I(P n )) comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre : l’obtention d’un premier groupe d’au moins une carte de valeurs latentes (FM i ) représentatif dudit signal (I(P n )), l’obtention d’un masque (MZo j ) dans ledit signal (I(P n )) de ladite zone à coder (Zo j ), pour au moins un échantillon de ladite zone à coder (Zo j ), dit échantillon courant (P n ), associé à une position (x n , y n ) dans ledit signal (I(P n )) à coder : la construction d’un vecteur caractéristique (Z n ) à partir desdites cartes de valeurs latentes (FM i ) dudit premier groupe, en fonction de ladite position (x n , y n ) dudit échantillon courant (P n ), le traitement dudit vecteur caractéristique (Z n ) par un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse (NNSYN), ledit réseau de neurones de synthèse étant défini par un ensemble de paramètres (Wk) et comprenant au moins une couche neuronale de synthèse (c k ) pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur (P’ n ) représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant (P n ), la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit premier groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, l’obtention d’un deuxième groupe de cartes de valeurs latentes représentatives d’au moins ladite zone à coder (Zo j ) à partir dudit masque (MZo j ), le codage du deuxième groupe de cartes de valeurs latentes ( ), le codage dudit masque (MZo j ), et le codage dudit ensemble de paramètres (W k ) dudit réseau de neurones de synthèse. ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée (CCE), dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie (CCS), dite cartes de sortie, ladite application comprenant : l’obtention d’une région caractéristique (R j ) de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque (MZo j ), ladite région caractéristique (R j ) comprenant les points associés audit masque, pour au moins un point (Pt n ) de ladite zone à décoder, dit point à décoder : l’obtention d’un point associé (Pa n ) audit point à décoder (Pt n ) dans au moins une des cartes latentes d’entrée (CCE), l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé (Pa n ) par rapport à une frontière de ladite région caractéristique, la construction d’un vecteur d’entrée (Vco n ) de ladite couche neuronale de synthèse à partir d’un voisinage dudit point associé (Pa n ) et de ladite évaluation dudit critère de proximité, et le traitement dudit vecteur d’entrée par ladite couche neuronale de synthèse pour obtenir un point (Ps n ) d’au moins une des cartes de sortie, Dispositif de décodage (DEC) d’une zone (Zod j ) d’un signal comportant au moins deux zones, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons (Pd n ) à décoder caractérisé en ce que le dispositif de décodage est configuré pour mettre en œuvre : le décodage d’un groupe de cartes de valeurs latentes ( ) représentatives de ladite zone à décoder (Zod j ) dudit signal, l’obtention d’un masque (MZo j ) de ladite zone à décoder dans ledit signal (I(P n )), le décodage d’un ensemble de paramètres (Wd k ) représentatifs d’un réseau de neurones (NNSYN’), dit réseau de neurones de synthèse comprenant au moins une couche neuronale de synthèse, le traitement dudit groupe de cartes latentes décodées ( ) par ledit réseau de neurone de synthèse (NNSYN’) pour produire en sortie dudit réseau de neurone de synthèse au moins ladite zone à décoder (Zod j ), ledit traitement comportant l’application de ladite au moins une couche neuronale de synthèse pour transformer au moins un groupe de cartes latentes d’entrée (CCE), dite cartes d’entrée, en au moins un groupe de cartes latentes de sortie (CCS), dite cartes de sortie, ladite application comprenant l’obtention d’une région caractéristique (R j ) de ladite zone à décoder dans lesdites cartes d’entrée à partir dudit masque (MZo j ), ladite région caractéristique (R j ) comprenant les points associés à ladite zone à décoder (Zod j ) et pour au moins un point (Pt n ) de ladite zone à décoder, dit point à décoder, le traitement d’un point associé (Pa n ) audit point à décoder dans au moins une des cartes latentes d’entrée (CCE) par ladite couche neuronale en fonction de sa proximité d'une frontière de ladite région caractéristique. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes d'un procédé de codage selon la revendication 1 ou de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 11 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.