FR 3111454 A1 20211217 FR 2006325 A 20200617 Procédé et système d'adaptation d'un réseau de neurones utilisé dans un réseau de télécommunications Un premier réseau de neurones (CNR) est utilisé dans un réseau de communication (NET) pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal par un équipement (BS), pour traiter un signal en entrée (y(t)) afin d’obtenir un signal en sortie (x(t)). Le procédé comporte des étapes de : - apprentissage d'un troisième réseau de neurones (T) configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres (P2(t)) d’un deuxième réseau de neurones (SNR) vers les paramètres (P1(t)) du premier réseau de neurones, le deuxième réseau de neurones étant moins complexe que le premier réseau et étant également utilisé pour mettre en œuvre la fonction de traitement, l’apprentissage des premier et deuxième réseaux de neurones ayant été effectués par les mêmes signaux en entrée et en sortie, la fonction de transfert permettant de déduire des paramètres du premier réseau à partir de paramètres du deuxième réseau de neurones ; - suite à une détection d'une évolution de la fonction de traitement, adaptation des paramètres du deuxième réseau au moyen de signaux en entrée (y(t)) associés à une séquence d’apprentissage ; et - adaptation des paramètres du premier réseau de neurones en utilisant les paramètres adaptés du deuxième réseau et la fonction de transfert. Figure pour l’abrégé : Fig. 2. Procédé et système d'adaptation d'un réseau de neurones utilisé dans un réseau de télécommunications L’invention se rapporte au domaine général des télécommunications. Plus précisément, l’invention se rapporte au domaine du traitement de signal à l’aide de réseaux de neurones dits artificiels dans des réseaux de télécommunications. La figure 1 représente un réseau de communication de l'état de la technique, par exemple un réseau de communication cellulaire, dans lequel un réseau de neurones NR peut être mis en œuvre. Le réseau comporte au moins un équipement terminal mobile UE, connecté via un canal de communication radio CN à un équipement BS de type station de base. Supposons que le terminal UE émette un signal radio x(t) vers la station de base BS, la station de base BS recevra un signal radio y(t) différent du signal émis x(t). En effet, le signal émis x(t) subit des altérations dues à sa propagation sur le canal radio CN. Pour pallier aux effets du canal CN, la station de base met en œuvre une fonction réseau sous la forme d’un réseau de neurones NR pour estimer, à partir du signal reçu y(t), le signal x(t) émis par le terminal UE. A cet effet, le canal radio CN est modélisé en choisissant les fonctions des différents neurones, et en entrainant le réseau de neurones NR pour qu'il détermine les paramètres (poids P et biais) de chaque neurone lors d’une phase d'apprentissage du réseau NR. Par exemple, lors de cette phase, le réseau de neurones NR reçoit une pluralité de signaux y’(t) correspondants respectivement à des signaux émis x'(t) appartenant à un ensemble de séquences connues. Une fois que la phase d'apprentissage est terminée, le réseau de neurones est capable d'estimer un signal émis x(t) pour un nouveau signal reçu y(t). Une problématique se pose si le canal radio CN évolue au cours du temps, par exemple à cause du déplacement du terminal UE, des conditions climatiques, de l'apparition ou de la disparition d'obstacles à la transmission de signaux sur le canal CN, d'évolution d'un nombre de terminaux connectés à la station de base BS, d'évolution d'interférences d'autres canaux avec le canal CN, etc. Lorsque le canal radio CN évolue, il est nécessaire d’adapter (réapprendre) le réseau de neurones NR pour prendre en compte l'évolution du canal CN et améliorer l'estimation du signal x(t). L’adaptation du réseau de neurones requiert du temps et des ressources en termes de mémoire et de capacité de calcul. L’adaptation est d'autant plus longue et coûteuse que le modèle de réseau de neurones est complexe. On note que dans un réseau de télécommunications, la fonction réseau qui effectue l’adaptation d’un réseau de neurones transmet les paramètres de ce réseau de neurones à d’autres fonctions réseau qui utilisent le réseau de neurones. Dans l'exemple illustré par la figure 1, suite à l’adaptation du réseau de neurones NR mis en œuvre par la station de base BS, la station BS envoie les nouveaux paramètres (fonctions, poids et biais) de son réseau NR à d'autres équipements du réseau, par exemple au terminal UE. Dans un autre exemple illustratif, le terminal UE utilise les nouveaux paramètres pour initialiser son propre réseau de neurones. Lorsque la fonction réseau est déportée, il est nécessaire de transférer les données nécessaires à l’apprentissage, ce qui nécessite des ressources réseau importantes. Une solution peut consister à utiliser un réseau de neurones d’architecture moins complexe, pour que son adaptation soit plus rapide, plus facile et moins coûteuse, mais un tel réseau présente une expressivité moins bonne. Une complexité d’un réseau de neurones est par exemple définie en termes de nombre de paramètres, de nombre de neurones, de nombre de couches. On rappelle que l'expressivité du réseau de neurones NR représente sa capacité à approximer la fonction de traitement de signal mise en œuvre, par exemple la fonction d’égalisation. Cette dernière permet de corriger le signal reçu pour en faciliter la démodulation. Cette modification s’effectue en fonction du canal CN. Une expressivité moins bonne affecte donc la fiabilité de l’estimation du signal émis x(t). Une autre solution peut consister à ne prendre en compte, lors de l’adaptation, que certains paramètres par exemple les poids d'un nombre limité de neurones, en figeant les poids associés à d’autres neurones. Cette solution n'est pas satisfaisante car elle nécessite de connaître les poids à figer. L’égalisation appliquée au signal reçu pour estimer le signal émis x(t) est ainsi moins fiable. Il existe donc un besoin d’une solution qui permet de diminuer les ressources réseau nécessaires pour s’adapter aux évolutions de la fonction d’égalisation mise en œuvre avec un réseau de neurones, plus généralement à celles d’une fonction de traitement de signal, et qui ne présente pas des inconvénients des méthodes de l'état de la technique. L’invention vise un procédé d'adaptation des paramètres d'un premier réseau de neurones utilisé dans un réseau de communication pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal par un équipement, pour traiter un signal en entrée afin d’obtenir un signal en sortie. Le procédé comporte des étapes de : - apprentissage d'un troisième réseau de neurones configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres d’un deuxième réseau de neurones vers les paramètres du premier réseau de neurones, le deuxième réseau de neurones étant moins complexe que le premier réseau de neurones et étant également utilisé pour mettre en œuvre la fonction de traitement de signal, les apprentissages des premier et deuxième réseaux de neurones ayant été effectués par les mêmes signaux en entrée et en sortie, la fonction de transfert permettant de déduire des paramètres du premier réseau à partir de paramètres du deuxième réseau de neurones ; - suite à une détection d'une évolution de ladite fonction de traitement, adaptation des paramètres du deuxième réseau de neurones au moyen de signaux en entrée associés à une séquence d’apprentissage ; et - adaptation des paramètres du premier réseau de neurones en utilisant les paramètres adaptés du deuxième réseau et la fonction de transfert. Corrélativement, l’invention vise un système d'adaptation des paramètres d'un premier réseau de neurones utilisé dans un réseau de communication pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal par un équipement pour traiter un signal en entrée afin d’obtenir un signal en sortie, le système comportant : - un dispositif, dit « troisième dispositif », configuré pour effectuer un apprentissage d'un troisième réseau de neurones configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres d’un deuxième réseau de neurones vers les paramètres du premier réseau de neurones, le deuxième réseau étant moins complexe que le premier réseau et étant également utilisé pour mettre en œuvre la fonction de traitement de signal, les apprentissages des premier et deuxième réseaux de neurones ayant été effectués par les mêmes signaux en entrée et en sortie, la fonction de transfert permettant de déduire des paramètres du premier réseau à partir de paramètres du deuxième réseau de neurones; - un dispositif, dit « deuxième dispositif », configuré pour adapter, suite à une détection d'une évolution de ladite fonction de traitement, les paramètres du deuxième réseau de neurones au moyen de signaux en entrée associés à une séquence d’apprentissage ; et - un dispositif, dit «premier dispositif », configuré pour adapter des paramètres du premier réseau de neurones en utilisant les paramètres adaptés du deuxième réseau et la fonction de transfert. Le système d'adaptation conforme à l’invention met en œuvre le procédé d'adaptation conforme à l’invention. Les caractéristiques et avantages du procédé d'adaptation proposé présentés ci-après s’appliquent de la même façon au système d'adaptation proposé et vice versa. Conformément à l’invention, l’architecture du premier réseau de neurones est plus complexe que celle du deuxième réseau de neurones. Le temps requis pour l'apprentissage du premier réseau est plus important que celui requis pour l'apprentissage du deuxième réseau. Cependant, l'expressivité du premier réseau est meilleure que celle du deuxième réseau. Dans ce document, nous désignons par le réseau "complexe" le premier réseau, et par le réseau "simple" le deuxième réseau de neurones. Conformément à l'invention, les premier et deuxième réseaux de neurones sont configurés pour effectuer la même fonction de traitement de signal. Par exemple, cette fonction de traitement de signal correspond à l'estimation du signal émis par un équipement émetteur sur un canal de communication vers un équipement récepteur. Le signal en entrée correspond au signal reçu par l’équipement récepteur et le signal en sortie correspond alors à l’estimation du signal émis. Dans cet exemple, les premier et deuxième réseaux de neurones modélisent la fonction d’égalisation du canal de communication, la modélisation par le premier réseau de neurones étant plus fiable. Le deuxième réseau de neurones peut être considéré comme une approximation du premier réseau de neurones. Le premier réseau de neurones (dit complexe) est configuré avec davantage de paramètres que le deuxième réseau de neurones (dit simple) lui permettant ainsi de réaliser des opérations de traitement de signal plus complexes pour mettre en œuvre la fonction de traitement de signal. Dans l’exemple du procédé d’égalisation, il s’agit notamment de compenser les effets de non-linéarité complexes des amplificateurs de puissance ou des effets liés à sa propagation sur le canal, tels qu’un affaiblissement de puissance, une rotation de phase, un masquage et un décalage fréquentiel ou temporel. Selon l'invention, lors d'un apprentissage initial, les deux réseaux de neurones, simple et complexe, sont entrainés avec les mêmes signaux d'entrées (par exemple les signaux reçus par l’équipement récepteur) et les mêmes signaux cibles (par exemple les signaux émis par l’équipement émetteur). La fonction de transfert selon l'invention permet de déterminer les paramètres du réseau complexe à partir des paramètres du réseau simple. L’adaptation du réseau complexe repose sur cette fonction de transfert pour déduire, à partir des paramètres adaptés du réseau simple, les nouveaux paramètres du réseau complexe. La fonction de transfert selon l'invention est une application d'un ensemble de réels de dimension n, Rn, vers un ensemble de réels de dimension m, Rm, où n et m sont des entiers strictement positifs, et m est plus grand que n. La fonction de transfert est une fonction de traitement de signal, par exemple une fonction arithmétique. Le troisième réseau de neurones permettant de mettre en œuvre la fonction de transfert est entrainé avec des paramètres du deuxième réseau de neurones en tant qu'entrées. La cible du troisième réseau de neurones est de déterminer l’ensemble des paramètres du premier réseau de neurones comme si ce premier avait été entraîné directement à partir de signaux transmis sur le canal de communication. Le troisième réseau de neurones apprend comment obtenir le réseau complexe à partir du réseau simple. La technique proposée permet de réduire le temps, la mémoire et la capacité de calcul requis pour l’adaptation du réseau de neurones complexe. En effet, l’adaptation des paramètres du réseau complexe utilise uniquement les paramètres du réseau de neurones simple et la fonction de transfert effectuée par le troisième réseau de neurones telle que définie précédemment. L’adaptation du réseau de neurones complexe est ainsi plus rapide. La technique proposée permet également de diminuer la consommation de ressources nécessaires au dispositif mettant en œuvre le premier réseau de neurones en permettant de déporter l’adaptation de ce premier réseau vers un autre dispositif, sans nécessiter de transmission des données nécessaires à cette adaptation. Suite à un changement des conditions d’opérations du système, par exemple l’évolution du canal de communication, il peut être nécessaire d’adapter les paramètres du réseau de neurones simple. L’adaptation des paramètres du réseau de neurones complexe peut être effectuée moins fréquemment que l’adaptation de ceux du réseau de neurones simple, par exemple après cinq adaptations du réseau de neurones simple. Dans un mode de réalisation, le premier dispositif qui effectue l'adaptation des paramètres du réseau de neurones complexe a plus de ressources en termes de mémoire et de capacité de calcul que le deuxième dispositif qui effectue l'adaptation des paramètres du réseau de neurones simple. Dans un mode de réalisation, le premier (ou respectivement le deuxième) dispositif effectue également l’apprentissage initial du premier (ou respectivement du deuxième) réseau de neurones. Dans un autre mode de réalisation, l'adaptation des paramètres du premier réseau de neurones, l'adaptation des paramètres du deuxième réseau de neurones, et/ou la détermination de la fonction de transfert peuvent être effectués par le même dispositif. Dans un mode de réalisation particulier, le procédé proposé comporte en outre, après l’adaptation des paramètres du deuxième réseau de neurones en fonction des signaux en entrée associés à la séquence d’apprentissage et l’adaptation des paramètres du premier réseau de neurones en utilisant les paramètres adaptés du deuxième réseau et la fonction de transfert, faisant suite à la détection de l’évolution de la fonction de traitement, une étape d'adaptation complémentaire des paramètres adaptés du premier réseau en fonction des signaux en entrée associés à cette séquence d’apprentissage. Ce mode de réalisation particulier permet d'améliorer encore les performances du premier réseau même après l’adaptation de ses paramètres. Telle que proposée, l'exécution d'un dit réseau de neurones peut être effectuée par un autre dispositif que celui qui effectue l'apprentissage et/ou l’adaptation des paramètres de ce réseau de neurones. Le dispositif qui effectue l'apprentissage ou l’adaptation envoie les paramètres du réseau de neurones au dispositif qui l'exécute. L’invention a une application avantageuse dans le cadre de la standardisation des natures des échanges entre les équipements d'un réseau de communication pour la mise en œuvre des réseaux de neurones. Dans un mode de réalisation de l'invention, le deuxième dispositif est une station de base, par exemple de type eNodeB, eNodeB évoluée ou gNodeB et le premier dispositif est un serveur du cœur du réseau de communication, par exemple un serveur de type "datacenter". Le troisième dispositif est un serveur du réseau de communication, qui peut être en particulier le même que le premier dispositif. 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 l'un des dispositifs du système d'adaptation proposé. Ce programme comporte des instructions adaptées à la mise en œuvre d’un procédé d'adaptation tel que décrit ci-dessus, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur. Le 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 lisibles par un ordinateur, et comportant des instructions du programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'information ou d’enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut 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 (floppy disc) ou un disque dur, ou une mémoire flash. D'autre part, le support d'information ou d’enregistrement peut être un support transmissible tel 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, le support d'informations 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 du procédé conforme à l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : la figure 1, déjà décrite, illustre une architecture d'un réseau de communication dans lequel un réseau de neurones est utilisé selon une méthode de l'état de la technique; la figure 2 est une architecture d'un réseau de communication NET dans lequel un procédé d’adaptation des paramètres d'un réseau de neurones est mis en œuvre selon un mode de réalisation particulier; la figure 3 est un organigramme représentant des étapes d’un procédé d’adaptation mis en œuvre selon un mode de réalisation particulier ; la figure 4 représente une architecture fonctionnelle, selon un mode de réalisation particulier, d’un système d'adaptation des paramètres d’un réseau de neurones ; et la figure 5 présente une architecture matérielle d’un dispositif du système d'adaptation selon un mode de réalisation particulier. La figure 2 est une architecture d'un réseau de communication NET dans lequel un procédé d’adaptation des paramètres d'un réseau de neurones est mis en œuvre selon un mode de réalisation particulier. Dans le mode décrit ici, le réseau NET est un réseau de communication cellulaire, par exemple de type 3G, 4G ou 5G. Cependant, le procédé proposé peut être mis dans des réseaux de communication reposant sur d’autres technologies. Par exemple, le réseau de communication NET est un réseau optique. Le réseau de communication NET comporte au moins un terminal UE d'un utilisateur tel qu'un téléphone mobile et au moins une station de base BS de type eNodeB ou gNodeB. Un canal de communication radio CN relie le terminal UE à la station de base BS. Le réseau NET comporte également deux serveurs DC et DT de type centre de données (datacenter). La station de base BS et les serveurs DC et DT forment un système d’adaptation SYS conforme à l'invention. Un signal radio x(t) émis par le terminal UE vers la station de base BS subit des altérations du canal CN, par exemple des effets de non-linéarité complexes des amplificateurs de puissance ou des effets liés à sa propagation sur le canal, tel qu’un affaiblissement de son amplitude (sa puissance), un masquage, une rotation d'une phase des symboles compris dans le signal, un décalage de fréquence, une désynchronisation d'échantillonnage, une interférence avec d'autres signaux transmis sur des canaux voisins, etc. La station de base reçoit un signal y(t) différent du signal émis x(t). La station de base BS a l'architecture d'un ordinateur. Elle est configurée pour mettre en œuvre un réseau de neurones SNR. La station de base BS est configurée pour effectuer la phase d'apprentissage du réseau SNR, pour adapter les paramètres P2(t) de ce réseau SNR et également pour l’exécuter (phase d’inférence) une fois la phase d'apprentissage (ou d’adaptation) terminée. Ce réseau de neurones SNR permet d’exécuter une fonction de traitement de signal, telle une fonction d’égalisation pour pallier les effets du canal CN. La station de base BS est également configurée pour exécuter un réseau de neurones CNR d'une complexité plus élevée que celle du réseau SNR. Le serveur DC est configuré pour effectuer l'apprentissage de ce réseau de neurones CNR complexe. Ce réseau de neurones CNR permet d’exécuter une fonction de traitement de signal, telle qu’une fonction d’égalisation pour pallier les effets du canal CN. Les réseaux SNR et CNR sont tous les deux destinés à estimer le signal x(t) émis par le terminal UE à partir du signal y(t) reçu par la station de base BS (également appelé signal en entrée). Les deux réseaux SNR et CNR réalisent des opérations de traitement de signal pour mettre en œuvre la fonction d’égalisation. L'expressivité du réseau complexe CNR est meilleure que celle du réseau simple SNR. Les deux réseaux SNR et CNR sont entrainés par un même ensemble de signaux d’entrée y(t) et de sortie x(t). Dans un mode de réalisation particulier, les deux réseaux utilisent une fonction d’erreur identique. Le résultat de l’estimation du signal x(t) par application du réseau simple SNR est noté x2(t). Le résultat de l’estimation du signal x(t) par application du réseau complexe CNR est noté x1(t). Les paramètres des réseaux SNR et CNR sont notés respectivement P2(t) et P1(t), ces paramètres étant les fonctions, les poids et les biais des neurones de chacun de ces réseaux. Le serveur DT est configuré pour effectuer l'apprentissage d'un troisième réseau de neurones T qui est configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres P2(t) du réseau simple SNR vers les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR. La fonction de transfert du réseau T permet de déduire les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR à partir des paramètres P2(t) du réseau simple SNR. Le serveur DT envoie au serveur DC le réseau T implémentant la fonction de transfert. Lorsque le canal CN évolue, la station de base BS effectue une adaptation du réseau simple SNR et envoie les nouveaux paramètres P2(t) du réseau SNR au serveur DC. Pour l’adaptation du réseau complexe CNR, le serveur DC utilise le réseau T et les paramètres adaptés P2(t) pour déterminer les nouveaux paramètres P1(t) du réseau complexe CNR et les adapter. Les stations de base BS, les serveurs DT et DC sont décrits comme des dispositifs. Leur fonction réseau peut également être mise en œuvre par des fonctions virtuelles (VNF pour « Virtual Network Function ») s’exécutant sur des équipements. La figure 3 est un organigramme représentant des étapes d’un procédé d’adaptation, mis en œuvre selon un mode de réalisation particulier, par le système SYS décrit en référence à la figure 2. Au cours d’une étape E010, le terminal UE, en tant qu’émetteur, transmet une séquence d’apprentissage seq1 comportant des symboles permettant à la station de base BS, en tant que récepteur, d’estimer le canal de communication CN. Cette séquence d’apprentissage seq1 peut être entièrement ou partiellement connue par le dispositif récepteur, de même que ses propriétés statistiques. Cette séquence émise seq1 comporte l’ensemble des signaux cibles x(t) pour le dispositif récepteur BS. A titre illustratif, une séquence de symboles déterministes est de type Zadoff-Chu. Un exemple d’une telle séquence est défini dans la spécification 3GPP TS 38.211 « NR; Physical channels and modulation (Release 15) » v15.8.0. Au cours d'une étape E020, la station de base BS apprend les paramètres P2(t) du réseau simple SNR. Le terminal UE envoie des signaux cibles x(t), correspondants à la séquence d’apprentissage seq1, et la station de base BS reçoit des signaux y(t), dits signaux en entrée, qui correspondent aux signaux x(t) suite à leur altération par le canal CN. Par exemple, cet apprentissage E020 met à jour de manière itérative les paramètres du réseau simple SNR par rétro-propagation du gradient en minimisant une fonction de coût (également appelée fonction d’erreur) basée sur la qualité de la reconstruction par le modèle de la séquence connue seq1. A la fin de la phase d'apprentissage E020, et au cours d'une étape E030, la station de base BS envoie au serveur DT les paramètres P2(t). Au cours d'une étape E040 la station de base BS envoie la séquence d’apprentissage seq1 et les signaux y(t) associés à cette séquence d’apprentissage qu'elle a reçus au serveur DC. Dans un mode de réalisation particulier, la station de base BS envoie uniquement les signaux y(t) associés à cette séquence d’apprentissage qu'elle a reçus au serveur DC. Dans ce mode de réalisation particulier, le serveur DC dispose d’une information relative à la séquence d’apprentissage, par exemple un numéro de séquence d’apprentissage, ou bien mémorise la séquence d’apprentissage. Au cours d'une étape E050, le serveur DC apprend les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR. Par exemple, cet apprentissage E050 met à jour de manière itérative les paramètres du réseau complexe par rétro-propagation du gradient en minimisant la fonction de coût basée sur la qualité de la reconstruction par le modèle de la séquence connue seq1. A la fin de la phase d'apprentissage E050, et au cours d'une étape E060, le serveur DC envoie au serveur DT les paramètres P1(t). Dans le mode décrit ici, le serveur DC envoie au cours d'une étape E062 à la station de base BS les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR appris. La station de base BS est apte à exécuter le réseau complexe CNR, mais pas à effectuer son apprentissage. La station de base BS est apte à exécuter le réseau simple SNR. Au cours d'une étape E064, la station de base BS estime un signal x(t) ayant été émis par le terminal UE à partir d'un signal en entrée, le signal reçu y(t) en provenance du terminal. La station de base utilise le réseau complexe CNR pour l'estimation E064 car son expressivité est plus grande. Lorsqu’elle ne dispose pas des ressources nécessaires à l’exécution du réseau complexe CNR, elle utilise le réseau simple SNR. Le signal estimé est noté x1(t) ou x2(t) selon le réseau de neurones utilisé pour l'estimation, CNR ou SNR respectivement. Au cours d'une étape E070 qui peut être mise en œuvre en parallèle, avant ou après les étapes E062 et E064, le serveur DT exécute une phase d’apprentissage des paramètres du réseau de neurones T, qui met en œuvre la fonction de transfert. Cette fonction de transfert permet de déterminer les paramètres P1(t) à partir des paramètres P2(t). Le serveur DT a reçu les paramètres P1(t) et P2(t) au cours des étapes E060 et E030 respectivement. A la fin de la phase d'apprentissage E070 du réseau de neurones T, et au cours d'une étape E080, le serveur DT envoie au serveur DC les paramètres du réseau entraîné T. Dans un mode de réalisation particulier, par exemple dans le cadre d'une transmission postérieure, le terminal UE transmet au cours d'une étape E100 des signaux cibles x(t), correspondants à une autre séquence d’apprentissage connue seq2 à la station de base BS, par exemple une séquence de type Zadoff-Chu. La station de base BS reçoit des signaux y(t) qui correspondent aux signaux x(t) de cette autre séquence d’apprentissage seq2 suite à leur altération par le canal CN. La station de base BS détecte alors une évolution du canal CN, par exemple, par une baisse de performances observée après une inférence par le réseau simple SNR. Au cours d'une étape E120, la station de base BS adapte les paramètres précédents P2(t) du réseau simple SNR à partir des signaux y(t) associés à cette autre séquence d’apprentissage seq2 qu’elle a reçus. Il est ici souligné que les séquences d’apprentissage seq1 et seq2 peuvent être identiques. Au cours d'une étape E140, la station de base BS envoie les paramètres adaptés P2(t) du réseau simple SNR au serveur DC. Au cours d'une étape E160, le serveur DC adapte le réseau complexe CNR en utilisant la fonction de transfert du réseau T et les paramètres adaptés P2(t) du réseau simple SNR. En exécutant le réseau T avec les paramètres adaptés P2(t) en entrée, le serveur DC détermine les paramètres adaptés P1(t) du réseau complexe CNR. Au cours d'une étape E180, le serveur DC envoie les paramètres adaptés P1(t) du réseau complexe CNR à la station de base BS. Au cours d'une étape E220, la station de base BS exécute de préférence le réseau complexe CNR pour mettre en œuvre la fonction d’égalisation du canal radio CN et estimer les signaux x(t) qui ont été émis par le terminal UE. Si les ressources de la station de base BS ne lui permettent pas d’exécuter le réseau complexe CNR (mémoire ou capacité de calcul limitées), elle utilise au cours de l’étape E200 le réseau simple SNR pour mettre en œuvre la fonction d’égalisation. Selon un exemple, si l’altération du signal x(t) par le canal CN résulte en un affaiblissement de sa puissance par la moitié, le réseau de neurones CNR ou SNR mettent en œuvre une fonction d’égalisation du signal reçu y(t) en multipliant sa puissance par deux pour estimer le signal x(t). Le réseau de neurones CNR peut compenser d’autres effets plus complexes et mettre en œuvre la fonction d’égalisation avec une meilleure fiabilité. Dans un mode de réalisation, les paramètres P2(t) du réseau simple SNR sont adaptés (E120) suite à chaque détection (E100) d'une évolution de la fonction d’égalisation. Les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR peuvent être adaptés (E160) moins souvent, par exemple tous les cinq ou dix adaptations des paramètres P2(t) du réseau simple SNR. Dans un mode de réalisation, les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR sont adaptés (E160) s'il est déterminé que la différence entre les résultats des deux réseaux SNR et CNR dépasse un certain seuil. En particulier, la différence peut être observée par la station de base BS, qui envoie, si la différence dépasse le seuil, une demande au serveur DC pour adapter les paramètres P1(t) du réseau complexe CNR. Dans un autre mode de réalisation, la station de base BS est apte à adapter le réseau complexe CNR. Au cours d'une étape E090 présentée en pointillés sur la figure 3, le serveur DT envoie le réseau T à la station de base BS. Suite à l’adaptation E120 du réseau simple SNR, la station de base peut adapter localement le réseau complexe CNR en utilisant le réseau T et les nouveaux paramètres P2(t) du réseau simple SNR. Autrement dit la station de base BS met en œuvre l'étape d’adaptation E160 au lieu du serveur DC, ce qui évite les échanges E140 et E180 avec le serveur DC. Dans un mode de réalisation, la station de base BS est configurée pour exécuter les réseaux de neurones complexe et simple mais n’est pas configurée pour les entraîner ni pour les adapter. Le système SYS proposé comporte alors un autre dispositif configuré pour entraîner et adapter le réseau simple SNR et transmettre ses paramètres à la station de base pour que celle-ci puisse l’exécuter. Dans un mode de réalisation particulier, suite à l’adaptation (E160) des paramètres P1(t) du réseau CNR en utilisant les paramètres adaptés P2(t) du réseau SNR et la fonction de transfert, le serveur DC utilise au cours d'une étape optionnelle E170 (représentée en pointillés sur la figure 3) les signaux en entrée y(t) associés à la séquence d’apprentissage seq2 pour une adaptation complémentaire des paramètres P1(t) courants. Dans ce mode de réalisation particulier, la station de base BS transmet la séquence d’apprentissage seq2 et les signaux y(t) associés à la séquence seq2 qu’elle a reçus et qui ont été utilisés pour adapter (E120) le réseau de neurones SNR. Ce mode de réalisation permet d'optimiser les paramètres adaptés P1(t) du réseau complexe CNR. Dans un mode de réalisation particulier, la station de base BS envoie uniquement les signaux y(t) associés à cette séquence d’apprentissage qu'elle a reçus au serveur DC. Dans ce mode de réalisation particulier, le serveur DC dispose d’une information relative à la séquence d’apprentissage, par exemple un numéro de séquence d’apprentissage, ou bien mémorise la séquence d’apprentissage. Les réseaux de neurone SNR et CNR sont configurés pour mettre en œuvre une fonction d’égalisation. De manière générale, les réseaux de neurone SNR et CNR sont configurés pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal pour traiter un signal en entrée (y(t)) afin d’obtenir un signal en sortie (x(t)). Par exemple, la fonction de traitement de signal peut comporter une synchronisation temporelle et/ou fréquentielle entre l’émetteur et le récepteur. Pour conserver cette synchronisation, il est nécessaire d’effectuer un certain nombre de mesures de dérive temporelle/fréquentielle. La figure 4 représente une architecture fonctionnelle, selon un mode de réalisation de l’invention, du système d'adaptation SYS proposé, décrit en référence aux figures 2 et 3. Le système SYS comporte la station de base BS, le serveur DC et le serveur DT. Ces dispositifs comportent respectivement des modules SNR_m, CNR_m et T_m qui sont configurés pour apprendre (E020, E050, E070) les réseaux de neurones SNR, CNR et T, et adapter leurs paramètres (E120, E160, E170). La station de base BS comporte un module exec configuré pour exécuter (E064, E220) le réseau simple SNR et/ou le réseau complexe CNR. Chacun des dispositifs du système SYS comporte un module de communication COM configuré pour échanger (E030, E060, E080, E090, E140 et E180) les réseaux de neurones tel que décrit précédemment en référence à la figure 3. Dans un mode de réalisation, la station de base BS comporte en outre un module CNR_m configuré pour adapter le réseau complexe CNR. Dans un mode de réalisation, la station de base BS et le serveur DT forment un seul dispositif. Dans un autre mode de réalisation, les serveurs DT et DC forment un seul dispositif. Dans le mode de réalisation décrit ici, chaque dispositif BS, DC et DT du système d'adaptation SYS a l’architecture matérielle d’un ordinateur, telle qu’illustrée à la figure 5 . L’architecture de chacun des dispositifs BS, DC et DT comprend notamment un processeur 7, une mémoire vive 8, une mémoire morte 9, une mémoire flash non volatile 10 dans un mode particulier de réalisation, ainsi que des moyens de communication 11. De tels moyens sont connus en soi et ne sont pas décrits plus en détail ici. La mémoire morte 9 du dispositif BS, DC, DT constitue un support d’enregistrement conforme à l’invention, lisible par le processeur 7 et sur lequel est enregistré ici un programme d’ordinateur Prog conforme à l’invention. La mémoire 10 du dispositif BS, DC, DT permet d’enregistrer des variables utilisées pour l’exécution des étapes du procédé d'adaptation d'un réseau de neurones tel que décrit précédemment, telles que les réseaux de neurones CNR, SNR et T, et les paramètres P1(t) et P2(t). Le programme d’ordinateur Prog définit des modules fonctionnels et logiciels ici, configurés pour adapter les paramètres d’un réseau de neurones à partir d’une fonction de transfert et de paramètres d’un autre réseau de moindre complexité. Ces modules fonctionnels s’appuient sur et/ou commandent les éléments matériels 7-11 du dispositif BS, DC, DT DG cités précédemment. Procédé d’adaptation des paramètres d'un premier réseau de neurones (CNR) utilisé dans un réseau de communication (NET) pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal par un équipement (BS), pour traiter un signal en entrée (y(t)) afin d’obtenir un signal en sortie (x(t)), ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte des étapes de : - apprentissage (E070) d'un troisième réseau de neurones (T) configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres (P2(t)) d’un deuxième réseau de neurones (SNR) vers les paramètres (P1(t)) dudit premier réseau de neurones (CNR), le deuxième réseau étant moins complexe que ledit premier réseau (CNR) et étant également utilisé pour mettre en œuvre ladite fonction de traitement, les apprentissages des premier et deuxième réseaux de neurones ayant été effectués par les mêmes signaux en entrée et en sortie, ladite fonction de transfert permettant de déduire des paramètres (P1(t)) dudit premier réseau (CNR) à partir de paramètres (P2(t)) dudit deuxième réseau (SNR) ; - suite à une détection d'une évolution de ladite fonction de traitement, adaptation (E120) des paramètres (P2) dudit deuxième réseau (SNR) au moyen de signaux en entrée associés à une séquence d’apprentissage (seq2) ; et - adaptation (E160) des paramètres (P1(t)) dudit premier réseau de neurones (CNR) en utilisant les paramètres (P2(t)) adaptés du deuxième réseau et ladite fonction de transfert. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l’adaptation (E160) des paramètres (P1) dudit premier réseau (CNR) est effectuée à une fréquence inférieure à celle de l’adaptation (E120) des paramètres (P2(t)) dudit deuxième réseau (SNR). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2 comportant en outre une étape d'adaptation complémentaire (E170) des paramètres adaptés (E160) dudit premier réseau (CNR) en fonction des signaux en entrée (y(t)) associés à la séquence d’apprentissage (seq2). Programme d’ordinateur (Prog) comportant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé d'adaptation des paramètres d'un premier réseau de neurones (CNR) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, lorsque ledit procédé est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 4. Système (SYS) d'adaptation des paramètres d'un premier réseau de neurones (CNR) utilisé dans un réseau de communication (NET) pour mettre en œuvre une fonction de traitement de signal par un équipement (BS), pour traiter un signal en entrée (y(t)) afin d’obtenir un signal en sortie (x(t)), ledit système comportant : - un dispositif (DT), dit troisième dispositif, configuré pour effectuer un apprentissage d'un troisième réseau de neurones (T) configuré pour déterminer une fonction de transfert des paramètres (P2) d’un deuxième réseau de neurones (SNR) vers les paramètres (P1) dudit premier réseau de neurones (CNR), le deuxième réseau (SNR) étant moins complexe que ledit premier réseau (CNR) et étant également utilisé pour mettre en œuvre ladite fonction de traitement, les apprentissages des premier et deuxième réseaux de neurones ayant été effectués par les mêmes signaux en entrée et en sortie, ladite fonction de transfert permettant de déduire des paramètres (P1) dudit premier réseau (CNR) à partir de paramètres (P2) dudit deuxième réseau (SNR) ; - un dispositif (BS), dit deuxième dispositif, configuré pour adapter, suite à une détection d'une évolution de ladite fonction de traitement, les paramètres (P2) dudit deuxième réseau (SNR) au moyen de signaux en entrée associés à une séquence d’apprentissage (seq2) ; et - un dispositif (DC), dit premier dispositif, configuré pour adapter des paramètres (P1) dudit premier réseau (CNR) en utilisant les paramètres (P2) adaptés du deuxième réseau et ladite fonction de transfert. Système selon la revendication 6 dans lequel ledit deuxième dispositif est une station de base (BS) et lesdits premier et troisième dispositifs sont des serveurs (DC, DT) d'un cœur dudit réseau de communication (NET).