Brevet FR3164087A1 — publié le 20260102

L’invention concerne un procédé de codage d’un signal comportant au moins deux zones et comportant les étapes suivantes pour une zone à coder dudit signal comprenant une pluralité d’échantillons à coder : la construction (E22) et la segmentation (E24) d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives du signal en au moins deux zones caractéristiques, pour au moins un échantillon courant du signal associé à une position dans le signal à coder et à un point d’une zone caractéristique, dit point associé : la construction (E26, E27) d’un vecteur caractéristique à partir des cartes de valeurs latentes, l’application (E28) dudit vecteur caractéristique à l’entrée d’un réseau de neurones artificiels, défini par un ensemble de paramètres (W 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 ), le codage du groupe de cartes de valeurs latentes comprenant le codage d’une valeur courante dudit point associé, ledit codage de la valeur courante comprenant l’évaluation (F221) d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction (F221) d’un vecteur de voisinage dudit point associé à partir d’un voisinage dudit point associé dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un codage entropique (F223, F224) de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage, et la mise à jour (E23, E26, E27) d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, le codage (E29) dudit ensemble de paramètres dudit réseau de neurones de synthèse. Figure pour l’abrégé : Fig. 5 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’un signal comportant au moins deux zones, comportant les étapes suivantes pour une zone à coder dudit signal comprenant une pluralité d’échantillons à coder : la construction d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives du signal, l’obtention d’une segmentation dudit groupe de cartes de valeurs latentes en au moins deux zones caractéristiques, l’une des au moins deux zones caractéristiques, dite zone caractéristique associée, étant associé à ladite zone à coder, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant, de la zone à coder, associé à une position dans le signal à coder et à un point de la zone caractéristique associée, dit point associé : la construction d’un vecteur caractéristique à partir desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe, en fonction de ladite position dudit échantillon courant, l’application dudit vecteur caractéristique à l’entrée d’un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse, défini par un ensemble de paramètres, pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, le codage d’une valeur, dite valeur courante dudit point associé, ledit codage de la valeur courante comprenant l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction d’un vecteur de voisinage dudit point associé à partir d’un voisinage dudit point associé dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un codage entropique de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage, et la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, le codage d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à coder dudit signal, et le codage dudit ensemble de paramètres dudit réseau de neurones de synthèse. L’invention vise aussi un procédé de décodage d’une zone, dite zone à décoder, d’un signal comportant 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, ledit décodage comprenant la détermination dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe d’une zone caractéristique correspondant à ladite zone à décoder dudit signal, pour au moins une valeur, dite valeur courante, d’un point de ladite zone caractéristique, l’évaluation d'un critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction d’un vecteur de voisinage dudit point à partir d’un voisinage dudit point dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un décodage entropique de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage, le décodage d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse, et le traitement dudit groupe de cartes de valeurs latentes par le réseau de neurones de synthèse. 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. Ainsi, il est possible d’obtenir une représentation codée d’une zone du signal d’origine qui peut être ultérieurement décodée 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, le voisinage dudit point est indépendant de ladite évaluation du critère de proximité. Selon une autre caractéristique, le voisinage dudit point est sélectionné en fonction de ladite évaluation du critère de proximité Selon une autre caractéristique, lors de la construction du vecteur de voisinage, une composante du vecteur de voisinage 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 zone caractéristique et à une valeur de remplacement, sinon. Selon une autre caractéristique, la valeur de remplacement est dépendante des points de ladite zone caractéristique ou des points associés audit voisinage appartenant à ladite zone caractéristique. Selon une autre caractéristique, la valeur de remplacement ne dépend pas des points de ladite zone caractéristique. Selon une autre caractéristique, le voisinage dudit point est sélectionné en fonction dudit point. Selon une autre caractéristique, la construction du vecteur de voisinage comprend : l’identification des points dudit voisinage appartenant à ladite zone caractéristique, dit points identifiés, l’initialisation du nombre de composantes dudit vecteur de voisinage au nombre de points identifiés, et l’affectation de la valeur de chaque point identifié à une composante différente dudit vecteur de voisinage. Selon une autre caractéristique, le critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique est une distance. Selon une autre caractéristique, le procédé de décodage comprend en outre une étape d’obtention d’une segmentation dudit signal en au moins deux zones et ladite zone caractéristique est déterminée à partir de ladite segmentation dudit signal. Selon une autre caractéristique, le procédé de décodage comprend en outre une étape d’obtention d’un masque de ladite zone à décoder dans ledit signal et ladite zone caractéristique est déterminée à partir dudit masque. Selon une autre caractéristique, le vecteur de voisinage est utilisé pour déterminer un contexte du décodage entropique de ladite valeur courante. Selon une autre caractéristique, le décodage entropique de ladite valeur courante comprend une étape de prédiction de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage. Selon une autre caractéristique, le décodage de ladite valeur courante d’une desdites cartes de valeurs latentes comprend : le décodage d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de prédiction, et le traitement dudit vecteur de voisinage par le réseau de neurones de prédiction, pour fournir une prédiction de ladite valeur courante. Corrélativement, l’invention vise aussi un dispositif de codage d’un signal comportant au moins deux zones caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre pour une zone à coder dudit signal comprenant une pluralité d’échantillons à coder : la construction d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives du signal, l’obtention d’une segmentation dudit groupe de cartes de valeurs latentes en au moins deux zones caractéristiques, l’une des au moins deux zones caractéristiques, dite zone caractéristique associée, étant associé à ladite zone à coder, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant, de la zone à coder, associé à une position dans le signal à coder et à un point de la zone caractéristique associée, dit point associé : la construction d’un vecteur caractéristique à partir desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe, en fonction de ladite position dudit échantillon courant, l’application dudit vecteur caractéristique à l’entrée d’un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse, défini par un ensemble de paramètres, pour obtenir, en sortie dudit réseau de neurone de synthèse, un vecteur représentatif d’une valeur décodée de l’échantillon courant, le codage d’une valeur, dite valeur courante dudit point associé, ledit codage de la valeur courante comprenant l’évaluation d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction d’un vecteur de voisinage dudit point associé à partir d’un voisinage dudit point associé dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un codage entropique de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage, et la mise à jour d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, le codage d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à coder dudit signal, et le codage dudit ensemble de paramètres dudit réseau de neurones de synthèse. L’invention vise également 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 codage est configuré pour mettre en œuvre : le décodage d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives de ladite zone à décoder dudit signal, ledit décodage comprenant la détermination dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe d’une zone caractéristique correspondant à ladite zone à décoder dudit signal, pour au moins une valeur, dite valeur courante, d’un point de ladite zone caractéristique, l’évaluation d'un critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction d’un vecteur de voisinage dudit point à partir d’un voisinage dudit point dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un décodage entropique de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage, le décodage d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse, et le traitement dudit groupe de cartes de valeurs latentes par le réseau de neurones de synthèse. 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 premier mode de réalisation de l’invention, la FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de décodage selon le premier 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 un exemple de réseau de neurones artificiels de prédiction utilisé dans le cadre de l’invention, la FIG. 5 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. 6 représente de manière illustrée un procédé de codage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 7 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. 8 représente de manière illustrée un procédé de décodage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention, la FIG. 9 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 , la FIG. 10 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 . la FIG. 11 et la FIG. 12 représentent de manière illustrée la formation d’un vecteur de voisinage utilisé dans une méthode de codage ou de décodage de cartes de caractéristiques. la FIG. 13 illustre une première variante de formation du vecteur de voisinage. la FIG. 14 illustre une deuxième variante de formation du vecteur de voisinage. la FIG. 15 illustre une troisième variante de formation du vecteur de voisinage. la FIG. 16 illustre une quatrième variante de formation du vecteur de voisinage. 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, un module XTR d’extraction de données, 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 et optionnellement le réseau de neurones de prédiction, 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 et ordonnée (x et 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. Le module SEG réalise une segmentation Sg de la succession d’échantillons à coder Pn 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(Pn), l’opération de segmentation permet de rassembler les pixels Pn 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(Pn) deux zones différentes (J=2) correspond l’une à l’arrière-plan de l’image et l’autre au premier plan de l’image. D’autres exemples de segmentation seront présentés ultérieurement en référence à la figure. 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 MZo j , 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, des paramètres du réseau de neurones NNSYN 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. Par exemple, si l’on cherche à coder l’échantillon P n aux coordonnées (x n , y n ) 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 ). 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. Le réseau de neurones de synthèse est selon un mode de réalisation formé d’un MLP, ou Multi Layer Perceptron, 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 adaptée au format de sortie du vecteur de sortie, de manière générale un vecteur comportant A éléments. Selon un mode de réalisation, A est égal à 3 et le vecteur de sortie est le triplet (R, G, B) du pixel P’ n codé puis décodé. Le module NNC réalise le codage du réseau de neurones de synthèse, notamment de ses paramètres W k . Optionnellement, le module NNC réalise le codage du réseau de neurones de prédiction, ARM, notamment de ses paramètres O b . 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 , et optionnellement le codage du réseau de neurones de prédiction, ARM. Les paramètres codés sont notés Wc k et Oc b . 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, i.e. correspondant 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 , chacune des zones correspondant dans la carte FM i à la région j de la segmentation SgL. Le codage des valeurs des cartes FM i est réalisé en prenant en compte la segmentation SgL. Plus précisément, chacune des J zones est codée successivement, par exemple dans l’ordre de leur indexation. Le codage d’une zone comprend le codage successif pour chaque carte FM i des valeurs des points de la zone dans la carte FM i . Ainsi chacune des zones est codée indépendamment des autres zones. Les données codées de chaque zone codée dans chacune des cartes de caractéristiques FM i sont notées . Chaque zone subit un codage entropique. Ainsi, le codage des M cartes FM i correspond au codage indépendant des J zones des M cartes FM i . 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. Comme il sera détaillé plus loin, le module FMC peut comprendre un réseau de neurones de prédiction (ARM). 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 ou des réseaux 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’ et optionnellement le réseau de neurones de prédiction ARM', un module SEGD de décodage de la segmentation, un module FMD de décodage des 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’ et optionnellement les paramètres encodés Oc b du réseau de neurones de synthèse ARM’. Les paramètres du réseau de neurones de synthèse NNSYN’ décodés par le module NND sont notés Wd k . Les paramètres du réseau de neurones de prédiction ARM’ décodés par le module NND sont notés Od b . 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 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 . A partir du masque MZo j dans le domaine du signal à décoder, le module FMD détermine la zone ZoL j correspondante dans le domaine latent, puis le module FMD décode les données pour obtenir les valeurs des points de cette zone 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. 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 d’un mode 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. 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 une couche d’entrée) du réseau de neurones artificiels de synthèse NNSYN ou NNSYN’. Le réseau de neurones artificiels de synthèse produit en sortie un vecteur, selon un mode de réalisation les composantes de couleur (R, G, B) constitutives d’un pixel couleur d’une image ou d’une zone d’une image. La concaténation de tous ces pixels reconstruits dans une image constitue l’image ou la zone de l’image décodée, ou reconstruite. Au codeur, le réseau de neurones artificiels de synthèse NNSYN est entraîné sur l’image entière, 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. La FIG. 4 illustre un exemple de réseau de neurones artificiels de prédiction utilisé au codage (ARM) et au décodage (ARM’) pour les cartes de caractéristiques, dans le cadre de modes de réalisation de l’invention. Le réseau de neurones artificiels de prédiction utilisé au codage, ARM, et le réseau de neurones artificiels de prédiction utilisé au décodage, ARM’, 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. Une représentation vectorielle d’un voisinage courant (un vecteur C n ou Cd n issu des cartes de caractéristiques FM i au codeur ou au décodeur) est donnée en entrée (c’est-à-dire sur une couche d’entrée) du réseau de neurones artificiels de prédiction ARM (au codage) ou ARM’ (au décodage). Le réseau de neurones artificiels de prédiction se comporte comme une fonction qui produit en sortie une prédiction de la valeur courante de la carte de caractéristiques en cours de traitement, qui peut se présenter sous forme d’une valeur de prédiction ou de données de probabilité. Selon un mode de réalisation, au codeur, le réseau implémente une fonction f ѱ qui fournit une moyenne et/ou une variance (µ,σ) attendues pour la valeur courante de la valeur courante V n de la carte FM i à coder. Ces valeurs statistiques sont utilisées pour réaliser le codage entropique de cette valeur. Par exemple, si la fonction produit une moyenne, cette moyenne est soustraite à la valeur courante et seule la différence est codée entropiquement, cette moyenne étant considérée comme une prédiction de la valeur courante. Alternativement, si la fonction produit une moyenne et une variance, la moyenne est soustraite de la valeur courante, et la différence est codée à l’aide d’un codage entropique adapté à la variance, par exemple en quantifiant ladite variance en un ensemble prédéterminé de variances et en associant un type de codage entropique à chaque valeur de variance quantifiée. Au décodeur, le réseau implémente une fonction f ѱ qui fournit une moyenne et/ou une variance attendues pour la valeur courante de la valeur courante Vd n de la carte à décoder. Ces valeurs statistiques sont utilisées pour réaliser le décodage entropique de cette valeur. Par exemple, si la fonction produit une moyenne, la valeur courante est décodée par le décodeur entropique et cette moyenne est additionnée à la valeur courante. Alternativement, si la fonction produit une moyenne et une variance, la valeur courante est décodée par le décodeur à l’aide d’un décodage entropique adapté à la variance, par exemple en quantifiant ladite variance en un ensemble prédéterminé de variances et en associant un type de décodage entropique à chaque valeur de variance quantifiée. Selon un autre mode de réalisation, le réseau de neurones peut produire la probabilité attendue (pr) de chaque valeur possible de l’échantillon courant. Dans ce cas, le codage ou décodage entropique sera adapté à cette probabilité (comme il est connu pour le codage entropique de Huffman ou arithmétique). Au codeur, le réseau de neurones artificiels de prédiction ARM est entraîné sur l’ensemble de l’image, de sorte à minimiser la taille (en nombre d’octets ou de bits) des données encodées. Le module EVAL effectue une mesure de performance en ce sens. On rappelle que la mesure de performance globale porte sur une minimisation de la distorsion entre des images codées puis décodées I(P’ n ) et les images d’entrée I(P n ), tout en minimisant le débit de codage. Selon un mode de réalisation, les cartes de caractéristiques sont encodées sans pertes, via un codage entropique. Dans ce cas, le codage des cartes de caractéristiques influe sur le débit, mais pas sur la distorsion des images codées. Selon un autre mode de réalisation, si les cartes de caractéristiques sont encodées avec pertes, le codage des cartes de caractéristiques influe à la fois sur le débit et la distorsion. Une fois que l’entraînement est terminé, les B paramètres Oc b du réseau sont encodés, soit sans pertes, auquel cas le réseau de neurones ARM’ est identique à ARM, soit avec pertes, auquel cas le réseau ARM’ peut être légèrement différent de ARM. La FIG. 5 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 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 et optionnellement O b 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 , et optionnellement du réseau de neurones de prédiction ARM. 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 et/ou O b 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/ou O b 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 et éventuellement O b sont encodés pour produire les valeurs codées Sgc, et Wc k (et éventuellement Oc b ) 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. Par la suite, les paramètres W k du réseau de neurones de synthèse NNSYN et les valeurs des cartes FM i , et éventuellement les paramètres O b du réseau de neurones de prédiction 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. 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 déterminées et 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. 9 . Dans un mode de réalisation, la structure et les paramètres O b du réseau de neurones de prédiction 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. 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 FMS i 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, 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. 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 M ), 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. 6 . Dans un mode de réalisation, Z n est un M-uplet construit à partir de valeurs prélevées dans les cartes FMi 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 et les paramètres O b du réseau de neurones de prédiction ARM, s’il existe, 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 et optionnellement O b . 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 et optionnellement O b ) 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 E26/E27 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 et optionnellement du réseau de neurones de prédiction O b est effectué à cette étape pour produire les paramètres encodés Wc k (optionnellement O b ) 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. La FIG. 6 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 FMi, aux positions recalculées en fonction de la taille des cartes, puis les valeurs extraites sont éventuellement traitées et quantifiées après extraction. La FIG. 7 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 , optionnellement des paramètres Oc b , 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 . Pour ce décodage, on utilise le masque MZo j et 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 figure 10. Dans un mode de réalisation, les cartes sont décodées dans un ordre, par exemple lexicographique, ( , ,… ) et les valeurs de chaque carte dans un ordre prédéfini, par exemple en ligne puis en colonne, en prenant 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 Zod j (Pdn) 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 Zod j (Pdn) 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. 5 , et les modes de réalisation s’appliquent. Notamment : Dans un mode de réalisation, Zd n est un M-uplet (z 1 , z 2 ,…, z M ), 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. 8 . 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. 5 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’ et éventuellement les paramètres Od b du réseau de neurones de prédiction sont générés par décodage des valeurs Wc k et Oc b 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. De même, le réseau de neurones de prédiction ARM’, s’il est utilisé pour décoder les cartes de caractéristiques, est semblable au réseau de prédiction ARM, 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’ et éventuellement du réseau de neurones de prédiction ARM’ 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 à la zone Zod j (Pd n ), est disponible. Il a été décrit le décodage d'une zone de l'image. Le décodage d'une seconde zone peut être réalisé successivement ou en parallèle, puisque les zones sont codées indépendamment les unes des autres. Si les zones sont décodées en parallèle, il est nécessaire de disposer d'informations indiquant la position précises des sous-flux (de donnés latentes) correspondant aux différentes zones (par exemple des pointeurs de sous-flux). En revanche si les zones sont décodées séquentiellement, on peut passer d'un sous-flux à un autre pour décoder les zones les unes après les autres, sans indication spécifique. La FIG. 8 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. 9 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 E24 décrite précédemment à l’appui de la FIG. 5 . Elles ont pour but de coder une valeur courante V n d’une zone ZoL j d’une carte de caractéristiques FM i du premier groupe en cours de traitement en utilisant des valeurs d’un voisinage de la valeur courante V n . Lors d’une sous-étape E241, un vecteur de voisinage C n est établi, comprenant des valeurs voisines de la valeur V n. Comme il sera illustré ultérieurement à l’appui des figures 11 à 16, ces valeurs voisines peuvent être situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes FM i. Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs (par exemple, C=4, C=8, C=9 ou C=11 dans les exemples des figures 11 à 16), ou données, correspondant à des valeurs de voisinage de la valeur courante V n lorsque ces valeurs de voisinage appartiennent à la zone ZoL j ou à des valeurs de remplacement sinon. 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 E244 . 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 adaptatif ou non 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 E242 , 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 E244. Dans un troisième mode réalisation, comme illustré à l’appui des figures 11 à 16, un réseau de neurones de prédiction ARM est utilisé au cours de l’étape E243 pour prédire les caractéristiques statistiques de la variable à coder. Le vecteur de voisinage est donné en entrée du réseau ARM, pour fournir en sortie une prédiction de la valeur courante. Selon un mode de réalisation, le réseau ARM se comporte comme une fonction f ѱ telle que décrite à l’appui de la FIG. 4 , qui fournit un ensemble de paramètres statistiques (moyenne, variance, médiane, etc.) utilisées pour coder la valeur courante de manière entropique. Le rôle de ce module ARM est de prédire au mieux la valeur courante, pour l’ensemble des valeurs V n à coder de la zone ZoL j des cartes FM i , afin de réduire le débit nécessaire au codage des cartes de caractéristiques. Selon un autre mode de réalisation, le réseau de neurones de prédiction ARM est utilisé pour produire la probabilité (pr) attendue de la valeur possible de l’échantillon courant. Le codage entropique est adapté à cette probabilité (comme il est connu pour le codage entropique de Huffman ou arithmétique). À l’issue du procédé, la valeur codée courante Vc n de la carte FM i en cours de traitement est codée. La FIG. 10 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 Vd n d’un point 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 E241 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=4, C=8, C=9 ou C=11 dans les exemples des figures 11 à 16) situées dans la même carte ou/et dans une carte différente de la pluralité M de cartes . 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 F224. 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 décodée puis déquantifiée de manière entropique au cours de l’étape F224. Dans un troisième mode réalisation, comme illustré à l’appui des figures 11 à 16, un réseau de neurones de prédiction ARM’ est utilisé à l’étape F223 pour prédire les caractéristiques statistiques de la variable à décoder. Le vecteur de voisinage est appliqué en entrée du réseau ARM’, pour fournir en sortie une prédiction de la valeur courante. Selon un mode de réalisation, le réseau ARM se comporte comme une fonction f ѱ telle que décrite à l’appui de la figure 4, définie par un ensemble de paramètres statistiques (moyenne, variance, médiane, etc.) utilisées pour décoder la valeur courante de manière entropique. Selon un autre mode de réalisation, le réseau de neurones de prédiction ARM’ est utilisé pour produire la probabilité (pr) attendue de la valeur possible de l’échantillon courant. Le décodage entropique est adapté à cette probabilité (comme il est connu pour le codage entropique de Huffman ou arithmétique). Le réseau ARM’ est identique au réseau ARM si son codage a été effectué sans perte. À l’issue du procédé, la valeur décodée courante Vd n de la carte en cours de traitement est décodée. La FIG. 11 et la FIG. 12 représentent de manière illustrée une méthode de codage ou de décodage de cartes de caractéristiques selon l’un des modes de réalisation Dans cette illustration, le codage (rep. décodage) de la valeur courante V n (resp. Vd n ) située en un point courant de coordonnées (x n , y n ) dans la zone caractéristique ZoL j de la carte de caractéristiques courante FM i (resp. ) utilise l’information contextuelle de cette carte courante. Cette information contextuelle est représenté par un voisinage du point courante V n . Dans l’exemple présenté ici, le voisinage utilisé comprend 8 points appartenant à un voisinage causal du point courant associé à un masque carré de taille 3x3. Cette information contextuelle est toutefois conditionnée par la zone caractéristiique ZoL j dans la carte courante. Plus précisément, l’information contextuelle dépend de la localisation du point courant par rapport à la frontière de la zone ZoL j . Cette localisation est obtenue par évaluation d'un critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) du point courant par rapport à une frontière de la zone caractéristique. Dans l’exemple décrit ici, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est la distance euclidienne entre le point courant et la frontière de zone ZoL j . En variante, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd 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 entre le point courant et la frontière de la zone ZoL j . Dans encore une autre variante, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) peut-être également une quasi-distance ou un écart ou tout autre mesure pertinente indiquant la proximité du point courant à la frontière de la zone ZoL j . Deux cas sont alors à distinguer : Dans le premier cas, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est supérieur à un seuil S (par exemple prédéfini) et les valeurs des point du voisinage dans la carte courante FM i (resp. ) sont utilisées pour coder (resp. décoder) la valeur courante V n (resp. Vd n ). Dans le deuxième cas, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est inférieur à ce seuil S. Dans ce cas le vecteur de voisinage C n (resp. Cdn) est défini composante par composante. La valeur d’une composante du vecteur de voisinage C n (resp. Cd n ) est égale à la valeur du point associé du voisinage dans la carte courante si ce point appartient à la zone ZoL j et à une valeur de remplacement sinon. La FIG. 11 illustre le premier cas tandis que la FIG. 12 illustre le deuxième cas. Dans la FIG. 12 , les valeurs des points représentées en gris font partie de la zone ZoL j et sont utilisées pour déterminer des composantes du vecteur de voisinage C n . Les valeurs des points représentées en blanc n’appartiennent pas à la zone ZoL j mais à une autre zone ZoL x et ne pouvant être utilisées pour définir le vecteur de voisinage C n , elles sont remplacées par une valeur de remplacement Rp. Dans un mode de réalisation, tel que celui décrit à la FIG. 12 , la valeur de remplacement est une constante, par exemple égale à la valeur moyenne des valeurs des points de la zone ZoL j dans la carte courante ou à une valeur constante prédéterminée. Dans un autre mode de réalisation représenté à la FIG. 13 , la valeur de remplacement est calculée en fonction de la valeur des points du voisinage appartenant à la zone ZoL j . Dans un autre mode de réalisation, un ensemble de valeurs de remplacement est calculé en fonction de la valeur des points du voisinage appartenant à la zone ZoL 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 zone ZoL j . Dans les modes de réalisation précédent, la définition du voisinage du point courant et la dimension du vecteur de voisinage C n sont indépendantes du critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )). Dans un autre mode de réalisation, cette forme du voisinage et/ou la dimension du vecteur de voisinage C n peuvent dépendre du critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )). La FIG. 14 présente un exemple ou la définition du voisinage est indépendante du critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) mais ou la dimension du vecteur de voisinage C n dépend de ce critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )). Ainsi, lorsque le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est supérieur au seuil S, le vecteur de voisinage C n est déterminée comme cela a été expliqué en référence à la FIG. 11 . Par contre, lorsque le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est inférieur au seuil S, le vecteur de voisinage C n est déterminé de la façon suivante : le nombre de points Np du voisinage causal du point courant appartenant à la zone caractéristique ZoL j est calculé et le vecteur de voisinage V n est défini comme un vecteur de dimension Np, et la valeur de chaque point du voisinage du point courant appartenant à la zone ZoL j est associée, selon un ordre par exemple prédéfini, à une composante différente du vecteur de voisinage C n . Par ailleurs, dans les modes de réalisation précédents, l’information contextuelle représentée par le voisinage du point courant est indépendant du critère de proximité Cp n . En variante et comme cela est représenté à la FIG. 15 , la définition du voisinage du point courant peut dépendre du critère de proximité Cp n . Deux cas sont de nouveau à distinguer : Dans le premier cas, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est supérieur au seuil S et les valeurs de voisinage de la carte courante FM i (resp. ) appartenant à un premier voisinage (identique à celui défini précédemment en lien avec la FIG. 11 ) sont utilisées pour coder (resp. décoder) la valeur courante V n (resp. Vd n ). Dans le deuxième cas, le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est inférieur à ce seuil S. Dans ce cas, un deuxième voisinage du point courant est utilisé. Dans l’exemple présenté à la FIG. 15 , le voisinage utilisé est un voisinage causal comprenant 10 points inclus dans un masque de taille 4x3 du point courant. Le vecteur de voisinage C n (resp. Cd n ) du point courant est alors défini composante par composante. La valeur d’une composante du vecteur de voisinage C n (resp. Cd n ) est égale à la valeur du point associé du deuxième voisinage si ce point appartient à la zone ZoL j et à une valeur de remplacement sinon. Une fois déterminé, le vecteur de voisinage C n est utilisé pour coder (resp. décoder) la valeur courante dans l’un des modes de réalisation décrit précédemment à l’appui de la FIG. 9 (resp. FIG. 10 ). la FIG. 16 représente de manière illustrée une autre méthode de codage ou de décodage de cartes de caractéristiques selon l’un des modes de réalisation. Dans cette illustration, le codage (resp. décodage) de la valeur courante V n (resp. Vd n ) située en coordonnées (x n , y n ) dans la carte de caractéristiques courante FM 1 (c’est-à-dire celle qui est en cours de codage ou de simulation de codage) (resp. - c’est-à-dire celle qui est en cours de décodage) utilise l’information contextuelle de sa propre carte et de la carte précédente FM 2 (resp. ). Les valeurs situées aux coordonnées (x n , y n -1), (x n , y n -2), (x n -1, y n -1), (x n -1, y n ), (x n -1, y n +1), (x n +1, y n -2), (x n +1, y n -1), (x n +1, y n ), (x n +1, y n +1) dans la couche FM 1 (resp. ), et la valeur située aux coordonnées (x n , y n ) dans la couche FM 2 (resp. ) sont utilisées pour déterminer le voisinage pour coder (resp. décoder) la valeur courante. Cette information contextuelle est conditionnée par la zone ZoL j dans la carte courante et dans la carte précédente. L’information contextuelle dépend de la localisation de la valeur courante V n (resp. Vd n ) par rapport à la frontière de la zone ZoL j dans la carte courante et dans la carte précédente. Le vecteur de voisinage est déterminé différemment selon l'évaluation du critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )). Si le critère de proximité Cp(V n ) (resp. Cp(Vd n )) est supérieur à un seuil S, les valeurs de voisinage de la carte courante et de la carte précédente sont utilisées pour coder (resp. décoder) la valeur courante. Dans le cas contraire, le vecteur de voisinage Cn (resp. Cd n ) de la valeur V n (resp. Vd n ) est défini composante par composante. La valeur d’une composante du vecteur de voisinage C n (resp. Cd n ) est égale à la valeur du point associé de la carte courante ou de la carte précédente si ce point appartient à la zone ZoL j et à une valeur de remplacement sinon. La FIG. 16 illustre ce dernier cas dans le cas de 9 points d’un voisinage causal inclus dans un masque de taille 3x3 dans la carte courante et d’un pixel dans la carte précédente. Les valeurs représentées en gris font partie de la zone ZoL j et sont utilisées pour déterminer des composantes du vecteur de voisinage C n . Les valeurs représentées en blanc n’appartiennent pas à la zone ZoL j mais à la zone ZoL x et ne pouvant être utilisées pour définir le vecteur de voisinage C n , elles sont remplacées par une valeur de remplacement Rp. Une fois déterminé, le vecteur de voisinage C n est utilisé pour coder (resp. décoder) la valeur courante dans l’un des modes de réalisation décrit précédemment à l’appui de la FIG. 9 (resp. FIG. 10 ). Dans les modes de réalisation illustrés aux figures 11 à 16, le vecteur de voisinage C n est extrait par un module CTX (resp. CTX’) du module de codage FMC (resp. FMD), puis il est appliqué à l’entrée du réseau de neurones de prédiction ARM (resp. ARM’), utilisé pour prédire les caractéristiques statistiques (µ,σ) ou la probabilité (pr) de la valeur à coder (resp. décoder) par le codeur entropique CE (resp. DE). 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’, c’est-à-dire que plusieurs valeurs sont extraites dans au moins une carte de caractéristiques FM i . En d’autres termes, Z n est un L-uplet avec L>M, construit à partir de valeurs prélevées dans les cartes FM i à des coordonnées voisines de celles du pixel courant, par exemple sur le support du noyau du filtre de convolution d’un des réseaux de neurones convolutifs. 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’un signal (I(P n )) comportant au moins deux zones, comportant les étapes suivantes pour une zone à coder (Zo j ) dudit signal comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder : la construction (E22) d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives du signal, l’obtention d’une segmentation (E24) dudit groupe de cartes de valeurs latentes (FM i ) en au moins deux zones caractéristiques, l’une des au moins deux zones caractéristiques, dite zone caractéristique associée (ZoL j ), étant associé à ladite zone à coder, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant (P n ), de la zone à coder, associé à une position (x n , y n ) dans le signal à coder et à un point de la zone caractéristique associée (ZoL j ), dit point associé : la construction (E26, E27) d’un vecteur caractéristique (Z n ) à partir desdites cartes de valeurs latentes (FM i ) dudit groupe, en fonction de ladite position (x n , y n ) dudit échantillon courant (P n ), l’application (E28) dudit vecteur caractéristique (Z n ) à l’entrée d’un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse (NNSYN), défini par un ensemble de paramètres (W 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 ), le codage d’une valeur, dite valeur courante (V n ) dudit point associé, ledit codage de la valeur courante comprenant l’évaluation (F221) d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction (F221) d’un vecteur de voisinage (C n ) dudit point associé à partir d’un voisinage dudit point associé dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un codage entropique (F223, F224) de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage (C n ), et la mise à jour (E23, E26, E27) d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, le codage d’un groupe de cartes de valeurs latentes ( ) représentatives de ladite zone à coder (Zo j ) dudit signal, et le codage (E29) dudit ensemble de paramètres (W k ) dudit réseau de neurones de synthèse. Procédé de décodage d’une zone (Zod j ), dite zone à décoder, d’un signal comportant 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 d’un groupe de cartes de valeurs latentes ( ) représentatives de ladite zone à décoder (Zod j ) dudit signal, ledit décodage comprenant la détermination (F21) dans lesdites cartes de valeurs latentes ( ) dudit groupe d’une zone caractéristique (ZoL j ) correspondant à ladite zone à décoder (Zod j ) dudit signal, pour au moins une valeur, dite valeur courante (V n ), d’un point de ladite zone caractéristique (ZoL j ), l’évaluation d'un critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction (F221) d’un vecteur de voisinage (C n ) dudit point à partir d’un voisinage dudit point dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un décodage entropique (F224) de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage (C n ), le décodage (F26) d’un ensemble de paramètres (Wd k ) représentatifs d’un réseau de neurones (NNSYN’), dit réseau de neurones de synthèse, et le traitement dudit groupe de cartes de valeurs latentes ( ) par le réseau de neurones de synthèse. Procédé de décodage selon la revendication précédente dans lequel le voisinage dudit point est indépendant de ladite évaluation du critère de proximité. Procédé de décodage selon la revendication 2 dans lequel le voisinage dudit point est sélectionné en fonction de ladite évaluation du critère de proximité Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 dans lequel lors de la construction du vecteur de voisinage, une composante du vecteur de voisinage 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 zone caractéristique (ZoL j ) et à une valeur de remplacement, sinon. Procédé de décodage selon la revendication précédente dans lequel ladite valeur de remplacement est dépendante des points de ladite zone caractéristique (ZoL j ) ou des points associés audit voisinage appartenant à ladite zone caractéristique (ZoL j ). Procédé de décodage selon la revendication 5 dans lequel ladite valeur de remplacement ne dépend pas des points de ladite zone caractéristique (ZoL j ). Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 dans lequel la construction du vecteur de voisinage (C n ) comprend : l’identification des points dudit voisinage appartenant à ladite zone caractéristique (ZoL j ), dit points identifiés, l’initialisation du nombre de composantes dudit vecteur de voisinage (C n ) au nombre de points identifiés, et l’affectation de la valeur de chaque point identifié à une composante différente dudit vecteur de voisinage (C n ). Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 8 dans lequel ledit critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique est une distance. Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 9 comprenant en outre une étape d’obtention d’un masque de ladite zone à décoder dans ledit signal (I(P n )) et dans lequel ladite zone caractéristique (ZoL j ) est déterminée à partir dudit masque. Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 10 dans lequel ledit vecteur de voisinage (C n ) est utilisé pour déterminer un contexte du décodage entropique de ladite valeur courante (V n ). Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 11 dans lequel ledit décodage entropique de ladite valeur courante (Vn) comprend une étape de prédiction de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage (C n ). Procédé de décodage selon l’une quelconque des revendications 2 à 12, caractérisé en ce que le décodage de ladite valeur courante (V n ) d’une desdites cartes de valeurs latentes comprend : le décodage d’un ensemble de paramètres (Od k ) représentatifs d’un réseau de neurones, dit réseau de neurones de prédiction (ARM’), et le traitement dudit vecteur de voisinage (C n ) par le réseau de neurones de prédiction (ARM’), pour fournir une prédiction de ladite valeur courante (V n ). Dispositif de codage (ENC) d’un signal (I(P n )) comportant au moins deux zones caractérisé en ce que ledit dispositif de codage est configuré pour mettre en œuvre pour une zone à coder (Zo j ) dudit signal comprenant une pluralité d’échantillons (P n ) à coder : la construction (E22) d’un groupe de cartes de valeurs latentes représentatives du signal, l’obtention d’une segmentation (E24) dudit groupe de cartes de valeurs latentes (FM i ) en au moins deux zones caractéristiques, l’une des au moins deux zones caractéristiques, dite zone caractéristique associée (ZoL j ), étant associé à ladite zone à coder, pour au moins un échantillon, dit échantillon courant (P n ), de la zone à coder, associé à une position (x n , y n ) dans le signal à coder et à un point de la zone caractéristique associée (ZoL j ), dit point associé : la construction (E26, E27) d’un vecteur caractéristique (Z n ) à partir desdites cartes de valeurs latentes (FM i ) dudit groupe, en fonction de ladite position (x n , y n ) dudit échantillon courant (P n ), l’application (E28) dudit vecteur caractéristique (Z n ) à l’entrée d’un réseau de neurones artificiels, dit réseau de neurones de synthèse (NNSYN), défini par un ensemble de paramètres (W 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 ), le codage d’une valeur, dite valeur courante (V n ) dudit point associé, ledit codage de la valeur courante comprenant l’évaluation (F221) d'un critère de proximité dudit point associé par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction (F221) d’un vecteur de voisinage (C n ) dudit point associé à partir d’un voisinage dudit point associé dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un codage entropique (F223, F224) de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage (C n ), et la mise à jour (E23, E26, E27) d'au moins une valeur d’une desdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de synthèse, en fonction d’une mesure de performance de codage, le codage d’un groupe de cartes de valeurs latentes ( ) représentatives de ladite zone à coder (Zo j ) dudit signal, et le codage (E29) dudit ensemble de paramètres (W k ) dudit réseau de neurones de synthèse. Dispositif de décodage d’une zone (Zodj) d’un signal comportant au moins deux zones, dite zone à décoder, ladite zone à décoder comprenant une pluralité d’échantillons (Pdn) à décoder caractérisé en ce que le dispositif de codage 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, ledit décodage comprenant la détermination (F21) dans lesdites cartes de valeurs latentes ( ) dudit groupe d’une zone caractéristique (ZoL j ) correspondant à ladite zone à décoder (Zod j ) dudit signal, pour au moins une valeur, dite valeur courante (V n ), d’un point de ladite zone caractéristique (ZoL j ), l’évaluation d'un critère de proximité dudit point par rapport à une frontière de ladite zone caractéristique, la construction (F221) d’un vecteur de voisinage (C n ) dudit point à partir d’un voisinage dudit point dans lesdites cartes de valeurs latentes dudit groupe et de l’évaluation dudit critère de proximité, et un décodage entropique (F224) de ladite valeur courante en fonction dudit vecteur de voisinage (C n ), le décodage (F26) d’un ensemble de paramètres (Wd k ) représentatifs d’un réseau de neurones (NNSYN’), dit réseau de neurones de synthèse, et le traitement dudit groupe de cartes de valeurs latentes ( ) par le réseau de neurones de synthèse. 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 13 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.