FR 3124342 A1 20221223 FR 2106455 A 20210617 Une partie de flux de données comprend une pluralité d’unités de données (DU) respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images. Ladite partie de flux de données comprend en outre des données (Δ ; Δ’) de codage différentiel d’un réseau de neurones artificiels de décodage relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence. Un procédé de décodage de cette partie de flux de données comprend les étapes suivantes : - détermination du réseau de neurones artificiels de décodage par décodage desdites données (Δ ; Δ’) de codage différentiel ; et - décodage d’au moins une unité de données (DU) de la pluralité d’unités de données au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage déterminé. Un autre procédé de décodage, des dispositifs de décodage, un programme d’ordinateur et des flux de données associés sont également décrits. Figure pour l’abrégé : fig. 4 Procédés et dispositifs de décodage d’une partie au moins d’un flux de données, programme d’ordinateur et flux de données associés Domaine technique de l'invention La présente invention concerne des procédés et des dispositifs de décodage d’une partie au moins d’un flux de données, ainsi qu’un programme d’ordinateur et des flux de données associés. Etat de la technique Il a été proposé de compresser des données représentatives d’un contenu vidéo au moyen d’un réseau de neurones artificiels. Le décodage des données compressées peut alors s’effectuer au moyen d’un autre réseau de neurones artificiels, comme décrit par exemple dans l’article " DVC : An End-to-end Deep Video Compression Framework ", de Guo Lu et al., 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, CA, USA, 2019, pp. 10998-11007. Présentation de l'invention Dans ce contexte, la présente invention propose un procédé de décodage d’une partie de flux de données, ladite partie de flux de données comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie de flux de données comprenant en outre des données de codage différentiel d’un réseau de neurones artificiels de décodage relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, le procédé de décodage comprenant les étapes suivantes : - détermination du réseau de neurones artificiels de décodage par décodage desdites données de codage différentiel ; et - décodage d’au moins une unité de données de la pluralité d’unités de données au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage déterminé. Le réseau de neurones artificiels de décodage utilisé peut ainsi être déterminé tout en limitant la quantité de données nécessaires à son codage dans le flux de données. D’autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - des données caractéristiques du réseau de neurones artificiels de décodage de référence sont mémorisées dans une mémoire du dispositif électronique mettant en œuvre le procédé de décodage ; - le flux de données comprend un identifiant du réseau de neurones artificiels de décodage de référence ; - le flux de données comprend des données descriptives du réseau de neurones artificiels de décodage de référence ; - lesdites données descriptives sont comprises dans ladite partie du flux de données ; - ladite étape de décodage de ladite unité de données produit une représentation bidimensionnelle de l’image associée à ladite unité de données par décodage de ladite unité de données et d’au moins une autre unité de données comprise dans ladite partie de flux de données ; - le réseau de neurones artificiels de décodage de référence est défini par une pluralité de premiers poids ; - le réseau de neurones artificiels de décodage déterminé est défini par une pluralité de seconds poids ; - lesdites données de codage différentiel comprennent des données représentant respectivement une pluralité de différences entre un premier poids et un second poids ; - des données indicatives du réseau de neurones artificiels de référence sont contenues dans un ensemble de paramètres relatif à ladite partie de flux de données ; - les données de codage différentiel sont contenues dans un ensemble de paramètres relatif à l’image associée à ladite unité de donnée ; - le flux de données comprend au moins un drapeau signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau signalisant la présence de données indicatives d’un autre réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du réseau de neurones artificiels de décodage déterminé ; - le flux de données comprend au moins un drapeau signalisant la présence desdites données de codage différentiel dans ladite partie de flux de données. On propose également un procédé de décodage d’un flux de données, dans lequel des données du flux sont décodées au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage en une représentation bidimensionnelle d’une image, caractérisé en ce que le flux de données comprend au moins un drapeau signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau signalisant la présence de données indicatives d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Un tel drapeau permet d’indiquer si le réseau de neurones artificiels de décodage sera potentiellement modifié ou non au cours du décodage de ladite au moins une partie du flux de données. La solution proposée est toutefois souple puisque c’est l’autre drapeau qui signalise la présence ou l’absence des données indicatives. Un tel procédé peut comprendre en outre les étapes suivantes lorsque le drapeau signale la présence de l’autre drapeau : - lecture dans le flux de données de l’autre drapeau ; - obtention desdites données indicatives par analyse du flux de données (lorsque l’autre drapeau signalise la présence de ces données indicatives) ; - détermination du second réseau de neurones artificiels de décodage sur la base desdites données indicatives ; - décodage d’autres données du flux au moyen du second réseau de neurones artificiels de décodage. Lorsque le flux de données comprend une pluralité de parties, chaque partie comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ledit drapeau peut signaliser la présence d’au moins un autre drapeau au sein d’une partie donnée parmi lesdites parties. Le procédé peut alors comprendre, lorsque ledit drapeau signalise la présence de l’autre drapeau dans ladite partie donnée, les étapes suivantes pour chaque unité de données comprise dans ladite partie donnée : - détermination (par exemple par lecture de l’autre drapeau susmentionné) de la présence de données définissant un réseau de neurones artificiels de décodage et relatives à l’unité de données concernée ; - en cas de présence de ces données, décodage des données de l’unité de données concernée au moyen du réseau de neurones artificiels défini par ces données. L’invention concerne également un dispositif de décodage d’une partie de flux de données, ladite partie de flux de données comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie de flux de données comprenant en outre des données de codage différentiel d’un réseau de neurones artificiels de décodage relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, le dispositif de décodage comprenant : - un module de détermination du réseau de neurones artificiels de décodage par décodage desdites données de codage différentiel ; et - un module de décodage d’au moins une unité de données de la pluralité d’unités de données au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage déterminé par le module de détermination. Un tel dispositif de décodage peut comprendre une unité de mémorisation apte à mémoriser des données caractéristiques du réseau de neurones artificiels de décodage de référence. Le dispositif de décodage peut également comprendre un module de traitement de données descriptives du réseau de neurones artificiels de décodage de référence comprises dans le flux de données. Le module de décodage peut être configuré pour produire une représentation bidimensionnelle de l’image associée à ladite unité de données par décodage de ladite unité de données et d’au moins une autre unité de données comprise dans ladite partie de flux de données. L’invention propose également un dispositif de décodage d’un flux de données, comprenant un module de décodage de données du flux de données au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage et en une représentation bidimensionnelle d’une image, caractérisé en ce que le dispositif de décodage comprend un module de détection d’un drapeau signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau signalisant la présence de données indicatives d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Ce dispositif de décodage peut comprendre : - un module de lecture configuré pour lire, lorsque ledit drapeau signalise la présence de l’autre drapeau, l’autre drapeau dans le flux de données ; et/ou - un module d’obtention configuré pour obtenir, lorsque l’autre drapeau signale la présence desdites données indicatives, lesdites données indicatives par analyse du flux de données ; et/ou - un module de détermination du second réseau de neurones artificiels de décodage sur la base desdites données indicatives ; et/ou - un module de configuration conçu pour configurer le module de décodage pour décoder d’autres données du flux au moyen du second réseau de neurones artificiels de décodage. Le module d’obtention est configuré pour obtenir lesdites données indicatives par analyse de ladite partie donnée. L’invention propose par ailleurs un flux de données comprenant au moins une partie comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie comprenant en outre des données de codage différentiel d’un réseau de neurones artificiels de décodage relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, dans lequel au moins une unité de données de la pluralité d’unités de données est décodable au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage codé par lesdites données de codage différentiel. L’invention propose aussi un flux de données comprenant des données décodables au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage en une représentation bidimensionnelle d’une image, caractérisé en ce que le flux de données comprend au moins un drapeau signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau signalisant la présence de données indicatives d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Le drapeau peut signaliser la présence de l’autre drapeau dans la partie du flux de données et/ou la partie du flux de données peut comprendre l’autre drapeau. L’invention propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé de décodage tel que proposé ci-dessus lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. L’invention propose enfin un support d’enregistrement lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme d'ordinateur. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Procédé de décodage d’une partie de flux de données (S), ladite partie de flux de données comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie de flux de données comprenant en outre des données de codage différentiel (Δ ; Δ’) d’un réseau de neurones artificiels de décodage (DN) relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, le procédé de décodage comprenant les étapes suivantes : - détermination (E26 ; E38) du réseau de neurones artificiels de décodage (DN) par décodage desdites données de codage différentiel (Δ ; Δ’) ; et - décodage d’au moins une unité de données (DU) de la pluralité d’unités de données au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage (DN) déterminé. Procédé de décodage selon la revendication 1, dans lequel des données caractéristiques (C) du réseau de neurones artificiels de décodage de référence sont mémorisées dans une mémoire (26) du dispositif électronique (20) mettant en œuvre le procédé de décodage. Procédé de décodage selon la revendication 2, dans lequel le flux de données (S) comprend un identifiant (Inn) du réseau de neurones artificiels de décodage de référence. Procédé de décodage selon la revendication 1, dans lequel le flux de données comprend des données (Rc) descriptives du réseau de neurones artificiels de décodage de référence. Procédé de décodage selon la revendication 4, dans lequel lesdites données descriptives (Rc) sont comprises dans ladite partie du flux de données. Procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel ladite étape de décodage de ladite unité de données produit une représentation bidimensionnelle (IMG’) de l’image (IMG) associée à ladite unité de données (DU) par décodage de ladite unité de données (DU) et d’au moins une autre unité de données comprise dans ladite partie de flux de données. Procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau de neurones artificiels de décodage de référence est défini par une pluralité de premiers poids, dans lequel le réseau de neurones artificiels de décodage déterminé est défini par une pluralité de seconds poids et dans lequel lesdites données de codage différentiel (Δ ; Δ’) comprennent des données représentant respectivement une pluralité de différences entre un premier poids et un second poids. Procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel des données indicatives du réseau de neurones artificiels de référence sont contenues dans un ensemble (SPS) de paramètres relatif à ladite partie de flux de données (S) et dans lequel les données de codage différentiel (Δ’) sont contenues dans un ensemble (PPS) de paramètres relatif à l’image (IMG) associée à ladite unité de donnée (DU). Procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel le flux de données comprend au moins un drapeau (FL) signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau (FL’) signalisant la présence de données (NN’) indicatives d’un autre réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du réseau de neurones artificiels de décodage déterminé. Procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel le flux de données (S) comprend au moins un drapeau (FL’) signalisant la présence desdites données de codage différentiel (Δ’) dans ladite partie de flux de données. Procédé de décodage d’un flux de données (S), dans lequel des données du flux sont décodées au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage en une représentation bidimensionnelle (IMG’) d’une image, caractérisé en ce que le flux de données (S) comprend au moins un drapeau (FL) signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données, d’au moins un autre drapeau (FL’) signalisant la présence de données (NN’) indicatives d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Procédé de décodage selon la revendication 11, comprenant les étapes suivantes lorsque le drapeau (FL) signale la présence de l’autre drapeau (FL’) : - lecture (E32) dans le flux de données (S) de l’autre drapeau (FL’) ; - obtention desdites données indicatives (NN’) par analyse du flux de données (S) ; - détermination du second réseau de neurones artificiels de décodage sur la base desdites données indicatives (NN’) ; - décodage d’autres données du flux de données (S) au moyen du second réseau de neurones artificiels de décodage. Procédé de décodage selon la revendication 11 ou 12, dans lequel le flux de données (S) comprend une pluralité de parties, chaque partie comprenant une pluralité d’unités de données (DU) respectivement associées à une pluralité d’images (IMG) et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, et dans lequel ledit drapeau (FL) signalise la présence d’au moins un autre drapeau (FL’) au sein d’une partie donnée parmi lesdites parties. Procédé de décodage selon la revendication 13, comprenant, lorsque ledit drapeau (FL) signalise la présence de l’autre drapeau (FL’) dans ladite partie donnée, les étapes suivantes pour chaque unité de données (DU) comprise dans ladite partie donnée : - détermination (E34) de la présence de données (NN’) définissant un réseau de neurones artificiels de décodage et relatives à l’unité de données (DU) concernée ; - en cas de présence de ces données (NN’), décodage des données de l’unité de données (DU) concernée au moyen du réseau de neurones artificiels défini par ces données (NN’). Dispositif de décodage (20) d’une partie de flux de données (S), ladite partie de flux de données (S) comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie de flux de données (S) comprenant en outre des données de codage différentiel (Δ ; Δ’) d’un réseau de neurones artificiels de décodage (DN) relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, le dispositif de décodage comprenant : - un module (24) de détermination du réseau de neurones artificiels de décodage (DN) par décodage desdites données de codage différentiel (Δ ; Δ’) ; et - un module de décodage (22) d’au moins une unité de données (DU) de la pluralité d’unités de données au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage (DN) déterminé par le module de détermination (24). Dispositif de décodage (20) selon la revendication 15, comprenant une unité de mémorisation (26) apte à mémoriser des données (C) caractéristiques du réseau de neurones artificiels de décodage de référence. Dispositif de décodage (20) selon la revendication 15, comprenant un module (25) de traitement de données descriptives du réseau de neurones artificiels de décodage de référence comprises dans le flux de données (S). Dispositif de décodage (20) selon l’une des revendications 15 à 17, dans lequel le module de décodage (22) est configuré pour produire une représentation bidimensionnelle (IMG’) de l’image associée à ladite unité de données (DU) par décodage de ladite unité de données (DU) et d’au moins une autre unité de données comprise dans ladite partie de flux de données. Dispositif de décodage (20) d’un flux de données (S), comprenant un module (22) de décodage de données du flux de données (S) au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage et en une représentation bidimensionnelle (IMG’) d’une image, caractérisé en ce que le dispositif de décodage (20) comprend un module (32) de détection d’un drapeau (FL) signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données (S), d’au moins un autre drapeau (FL’) signalisant la présence de données (NN’) indicatives d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Dispositif de décodage (20) selon la revendication 19, comprenant : - un module de lecture (33) configuré pour lire, lorsque ledit drapeau (FL) signalise la présence de l’autre drapeau (FL’), l’autre drapeau (FL) dans le flux de données (S) ; - un module d’obtention (34) configuré pour obtenir, lorsque l’autre drapeau (FL’) signale la présence desdites données indicatives (NN’), lesdites données indicatives (NN’) par analyse du flux de données (S) ; - un module (24) de détermination du second réseau de neurones artificiels de décodage sur la base desdites données indicatives (NN’) ; et - un module de configuration (28) conçu pour configurer le module de décodage (22) pour décoder d’autres données du flux de données (S) au moyen du second réseau de neurones artificiels de décodage. Dispositif de décodage selon la revendication 19 ou 20, dans lequel le flux de données (S) comprend une pluralité de parties, chaque partie comprenant une pluralité d’unités de données (DU) respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, et dans lequel ledit drapeau (FL) signalise la présence de l’autre drapeau (FL’) dans une partie donnée parmi lesdites parties. Dispositif de décodage selon la revendication 21 prise dans la dépendance de la revendication 20, dans lequel le module d’obtention (34) est configuré pour obtenir lesdites données indicatives (NN’) par analyse de ladite partie donnée. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé de décodage selon l’une des revendications 1 à 14 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Flux de données (S) comprenant au moins une partie comprenant une pluralité d’unités de données respectivement associées à une pluralité d’images et représentatives ensemble des différentes images de la pluralité d’images, ladite partie comprenant en outre des données de codage différentiel (Δ ; Δ’) d’un réseau de neurones artificiels de décodage (DN) relativement à un réseau de neurones artificiels de décodage de référence, dans lequel au moins une unité de données (DU) de la pluralité d’unités de données est décodable au moyen du réseau de neurones artificiels de décodage (DN) codé par lesdites données de codage différentiel (Δ ; Δ’). Flux de données (S) comprenant des données décodables au moyen d’un premier réseau de neurones artificiels de décodage en une représentation bidimensionnelle (IMG’) d’une image, caractérisé en ce que le flux de données (S) comprend au moins un drapeau (FL) signalisant la présence, dans une partie au moins du flux de données (S), d’au moins un autre drapeau (FL’) signalisant la présence de données indicatives (NN’) d’un second réseau de neurones artificiels de décodage, distinct du premier réseau de neurones artificiels de décodage. Flux de données selon la revendication 25, dans lequel le drapeau (FL) signalise la présence de l’autre drapeau (FL’) dans la partie du flux de données et dans lequel la partie du flux de données comprend l’autre drapeau (FL’).