FR 3136299 A1 20231208 FR 2200043 A 20220104 PROCÉDÉ D’OPTIMISATION DES HYPERPARAMÈTRES D’UN MODÈLE D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE Procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, mis en œuvre par ordinateur, comprenant : une étape (510) de tirage d’un ensemble initial (E 0 ) de n échantillons d’hyperparamètres, composés chacun de m hyperparamètres ; une étape (520) de sélection des p meilleurs échantillons ; une étape (530) de construction de n-p nouveaux échantillons par un algorithme génétique ; une étape (540) de formation d’un nouvel ensemble (E) ; les trois dernières étapes étant répétées jusqu’à convergence, ledit procédé comprenant en outre : une étape (550) de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons parmi les k meilleurs, chaque échantillon étant pondéré par sa valeur de fitness ; une étape (560) de recherche aléatoire, autour du meilleur échantillon de chaque couple, d’au moins un nouvel échantillon situé à une distance inférieure à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre dudit couple ; les deux dernières étapes (550) et (560) étant répétées jusqu’à convergence du meilleur échantillon. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique La présente invention appartient au domaine de la construction de modèles d’apprentissage automatique, et concerne plus particulièrement un procédé pour optimiser automatiquement les hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique. La présente invention trouve une application directe, mais non exclusive, dans l’adaptation de réseaux de neurones artificiels au traitement de données de nature et de structure spécifiques. Etat de l’art En apprentissage automatique, et plus généralement en traitement des données, un hyperparamètre d’un modèle est un paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler l'apprentissage. À cet effet, la valeur d’un hyperparamètre doit être fixée avant la phase d’apprentissage, à l’inverse des autres paramètres qui sont obtenus par apprentissage. Les hyperparamètres peuvent inclure un taux d'apprentissage, une décroissance de poids, une taille de lot, etc. L'un des hyperparamètres typiques d'un modèle d'apprentissage automatique est un taux d'apprentissage, celui-ci contrôle le degré de mouvement vers un gradient dans un algorithme de descente de gradient (temps de convergence de la rétropropagation du gradient). Par exemple, dans le cas des réseaux de neurones à convolution (CNN), les hyperparamètres comprennent le nombre de couches, le nombre d'unités cachées par couche, la fonction d'activation d'une couche, la taille du noyau d'une couche, la disposition de ces couches dans le réseau, etc. Le nombre d'hyperparamètres est généralement faible (≤ 5), mais il peut aller jusqu'à des centaines pour les algorithmes d'apprentissage complexes (« James Bergstra , Daniel Yamins , and David Cox. Making a science of model search: Hyperparameter optimization in hundreds of dimensions for vision architectures. In Proceedings of The 30 th International Conference on Machine Learning, pages 115–123, 2013 »). D’un point de vue fonctionnel, les hyperparamètres sont utilisés pour configurer divers aspects de l'algorithme d'apprentissage et peuvent avoir des effets très variables sur le modèle résultant et ses performances. Dès lors, l’optimisation des hyperparamètres présente un enjeu considérable dans la construction de modèles de plus en plus précis. Les documents WO2021007812 et WO2021135025 décrivent par exemple des procédés d’optimisation des hyperparamètres de modèles d’apprentissage automatique. L’optimisation des hyperparamètres est généralement effectuée manuellement, par le biais de règles empiriques ou en testant des ensembles d'hyperparamètres sur une grille prédéfinie. Ces approches nécessitent l’intervention d’experts, laissent beaucoup à désirer en termes de reproductibilité et sont peu pratiques, voire inextricables, lorsque le nombre d'hyperparamètres est élevé. En particulier, la technique d’optimisation par grille consiste à déterminer une combinaison optimale d'hyperparamètres en essayant toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres. Cette technique peut produire une combinaison optimale d'hyperparamètres mais consomme des coûts de calcul et de temps excessivement élevés. De plus, elle est pratiquement impossible à appliquer sur tout l'espace des hyperparamètres. On connaît aussi la recherche aléatoire dans l'espace des hyperparamètres. Toutefois, étant donné que la recherche aléatoire est une technique permettant de trouver une combinaison optimale d'hyperparamètres en échantillonnant au hasard des combinaisons d'hyperparamètres, il est virtuellement difficile de produire une combinaison optimale d'hyperparamètres et le résultat de l'optimisation peut varier à chaque fois. D’autres méthodes d’optimisation des hyperparamètres sont également utilisées, notamment l'optimisation par essaims de particules et les algorithmes génétiques (« Jinn-Tsong Tsai , Jyh-Horng Chou, and Tung-Kuan Liu. Tuning the structure and parameters of a neural network by using hybrid taguchi -genetic algorithm. Neural Networks, IEEE Transactions on, 17(1 ): 69–80, 2006 »). Dans toutes ces méthodes, le nombre d'hyperparamètres à régler et le temps d'évaluation pour chaque nouvel ensemble d'hyperparamètres rendent leur optimisation difficile, surtout dans le cas de modèles d’apprentissage profond. Des études sur les effets des hyperparamètres sur différentes architectures d'apprentissage profond ont montré des relations complexes, où les hyperparamètres qui donnent de grandes améliorations de performance dans des réseaux simples n'ont pas le même effet dans des architectures plus complexes (« Breuel , T.M. 2015. The effects of hyperparameters on SGD training of neural networks. arXiv:1508.02788. (2015) »). Ces études montrent également que les résultats obtenus sur un jeu de données peuvent ne pas être transférés à un autre jeu de données dont les propriétés de l'image, les distributions de probabilité antérieures, le nombre de classes ou le nombre d'exemples d'apprentissage sont différents. En l'absence de formule explicite pour choisir un ensemble correct d'hyperparamètres, leur sélection dépend souvent d'une combinaison d'expériences antérieures et d'essais et erreurs. En raison du coût élevé des algorithmes d’apprentissage profond, dont l'apprentissage peut prendre plusieurs jours sur des plateformes conventionnelles, les essais et erreurs répétés sont à la fois inefficaces et peu approfondis. Bien que la communauté de développeurs et d’experts en intelligence artificielle se soit mise d'accord sur un ensemble d'hyperparamètres qui fonctionnent souvent bien pour les problèmes courants de reconnaissance d'image et de parole, il n'est absolument pas certain que ces hyperparamètres s'étendent à des domaines présentant une modalité ou une structure de données différente, ni que ces hyperparamètres soient effectivement optimaux. Présentation de l’invention La présente invention vise à pallier les inconvénients de l’état de l’art exposés ci-avant et propose une méthode particulièrement innovante pour optimiser automatiquement, sans aucune intervention manuelle, les hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, et ce quel que soit leur nombre, en combinant une recherche barycentrique avec une pondération par les valeurs de la fonction fitness et une recherche aléatoire centrée sur des maxima de ladite fonction. À cet effet, la présente invention a pour objet un procédé d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, mis en œuvre par ordinateur, pour améliorer une acuité dudit modèle et augmenter des performances d’un ordinateur implémentant ledit modèle, ledit procédé comprenant : une étape de tirage d’un ensemble initial de n échantillons d’hyperparamètres, composés chacun de m hyperparamètres, avec n et m deux entiers naturels non nuls ; une étape de sélection des p échantillons, dits meilleurs, donnant la ou les plus grandes valeurs d’une fonction fitness, avec p entier compris entre 1 et n ; une étape de construction de n-p nouveaux échantillons, dont une première partie par des opérations de génération et une deuxième partie par des opérations de mutation, à partir des p meilleurs échantillons ; une étape de formation d’un nouvel ensemble constitué des p meilleurs échantillons et des n-p nouveaux échantillons. Les trois dernières étapes sont répétées jusqu’à convergence des k meilleurs échantillons, avec k entier compris entre 1 et p. Ce procédé est remarquable en ce qu’il comprend en outre : une étape de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons parmi les k meilleurs échantillons, chaque échantillon étant pondéré par sa valeur par la fonction fitness ; une étape de recherche aléatoire, autour du meilleur échantillon de chaque couple de l’étape précédente, d’au moins un nouvel échantillon situé à une distance inférieure à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre dudit couple. Ces deux dernières étapes sont répétées, avec une mise à jour systématique des k meilleurs échantillons, jusqu’à convergence du meilleur échantillon qui devient donc l’échantillon optimal pour le modèle. Selon un mode de réalisation, le tirage de l’ensemble initial est réalisé de manière aléatoire. Selon un mode de réalisation, les n-p nouveaux échantillons construits comprennent autant d’échantillons obtenus par génération que d’échantillons obtenus par mutation. Selon un mode de réalisation, lors de l’étape de construction des n-p nouveaux échantillons, une troisième partie est construite par une recherche aléatoire. Selon un mode de réalisation, les mutations sont réalisées avec un taux d’aléas inférieur à 50%. Selon un mode de réalisation, p est inférieur à n/2. La présente invention a pour autre objet un produit programme d’ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et/ou exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres tel que présenté. La présente invention a pour autre objet un médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé d’optimisation des hyperparamètres tel que présenté. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres conforme aux principes de l’invention. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour une meilleure compréhension de l’invention sans en limiter la portée. Les différents éléments peuvent être représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à la même échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : : un organigramme des principales étapes d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres selon l’invention ; : une représentation graphique d’une fonction fitness sur un ensemble d’échantillons de deux hyperparamètres ; : une représentation 2D de la mise en œuvre des étapes d’un algorithme génétique selon l’invention ; : un exemple de générations successives d’échantillons d’hyperparamètres ; : un schéma de la mise en œuvre de la recherche barycentrique et de la recherche aléatoire centrée selon l’invention. Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici rappelés pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un procédé d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention et n’exclut pas l’application du procédé à d’autres types de modèles d’intelligence artificielle ou de traitement des données plus généralement. Dans la présente description, et sauf indication contraire, on adopte les définitions suivantes : Un « modèle » désigne un concept abstrait basé sur des données et ayant des hyperparamètres, qui se caractérise par une sortie d’intérêt obtenue à partir de données d’entrée. Un exemple typique de modèle est un modèle d’apprentissage automatique. Un « hyperparamètre » d’un modèle d’apprentissage automatique désigne un paramètre entièrement défini avant l’apprentissage, par exemple un taux d’apprentissage, une décroissance de poids, une taille de lot, etc. Une « instruction » est une série de commandes vérifiant les propriétés suivantes : les commandes sont regroupées sur la base d'une fonction ; la série de commandes est un composant d'un programme informatique ; et la série de commandes est exécutable par un processeur. Tous les autres termes techniques et scientifiques utilisés ont les mêmes significations que celles communément admises dans le domaine technique de l’invention. Aussi, on entend par « construire », « calculer », « déterminer », « choisir », « rechercher », « comparer », « tirer », « former » et leurs formes dérivées, ou plus largement par « opération exécutable » au sens de l’invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et/ou des processus d’un système de traitement de données, par exemple un système informatique ou un dispositif informatique électronique, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels. Pour faciliter la lecture de la présente description en regard des figures, les principales étapes du procédé objet de la présente invention seront présentées dans leur forme générale en référence à la , le problème d’optimisation des hyperparamètres sera ensuite posé et expliqué visuellement en référence à la , et enfin les étapes du procédé seront détaillées dans un cas simplifié en référence aux figures 3 à 5. La représente en effet les principales étapes d’un procédé 500 d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, ledit procédé comprenant : une étape 510 de tirage d’un ensemble initial de n échantillons d’hyperparamètres, avec n entier naturel non nul ; une étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons tirés, avec p entier naturel non nul inférieur à n ; une étape 530 de construction de (n-p) nouveaux échantillons d’hyperparamètres par des opérations de générations et de mutations ; une étape 540 de formation d’une nouvelle génération, ou nouvel ensemble, de n échantillons constituée des p meilleurs échantillons initiaux et des (n-p) nouveaux échantillons construits à l’étape précédente ; une étape 550 de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons parmi les k meilleurs échantillons de la génération de convergence, avec k entier naturel non nul inférieur à p ; une étape 560 de recherche aléatoire centrée sur le meilleur échantillon de chacun des couples de l’étape précédente ; et une étape 570 de détermination de l’échantillon optimal. L’étape 510 de tirage d’un ensemble initial d’échantillons d’hyperparamètres consiste à choisir, aléatoirement par exemple, les échantillons H i (l’indice i allant de 1 à n) pour constituer l’ensemble initial E 0 qui peut s’écrire : Chaque échantillon d’hyperparamètres H i est une collection ordonnée de m hyperparamètres, avec m entier naturel non nul, autrement dit un m -uplet (ou tuple dans le jargon informatique) dont les éléments sont les hyperparamètres du modèle considéré. Chaque échantillon d’hyperparamètres H i peut ainsi s’écrire : Il convient de noter que chaque élément h ij de l’échantillon H i correspond à une valeur choisie aléatoirement pour l’hyperparamètre numéro j dans une base ordonnée d’hyperparamètres. Au vu de la nature des hyperparamètres usuels, les valeurs h dans un même échantillon H peuvent être discrètes ou continues, ce qui rend tout processus d’optimisation particulièrement difficile, d’autant plus que le nombre m d’hyperparamètres utilisés peut être élevé. Par exemple, m = 80, auquel cas chaque échantillon H peut être défini comme un vecteur dans un espace à 80 dimensions. L’étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons tirés consiste à retenir les p premiers échantillons, en se basant sur une évaluation de la fonction fitness, autrement dit les p échantillons ayant les plus grandes valeurs de la fonction fitness. En effet, à chaque échantillon H i , la fonction fitness F associe une valeur f i : Cette valeur f i représente par exemple la capacité de l’échantillon Hi à obtenir la meilleure acuité pour le modèle considéré, l’acuité pouvant être définie par différentes métriques sur les vrais positifs et les vrais négatifs. L’étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons revient donc à sélectionner les p premiers arguments du maximum (arg max) de la fonction fitness. Par exemple, pour n = 100, p = 45. Ainsi, pour construire un nouvel ensemble de n échantillons comprenant les p meilleurs échantillons de l’ensemble précédent, (n-p) nouveaux échantillons sont construits à partir des p meilleurs échantillons par un algorithme génétique, notamment en complétant une partie des (n-p) avec des échantillons obtenus par génération et une autre partie des (n-p) avec des échantillons obtenus par mutation. L’étape 530 de construction de (n-p) nouveaux échantillons consiste en effet à obtenir une première partie des (n-p) nouveaux échantillons par des générations des p meilleurs échantillons de l’ensemble précédent, et une deuxième partie des (n-p) nouveaux échantillons par des mutations des p meilleurs échantillons de l’ensemble précédent. Chacune des deux parties représente un pourcentage prédéfini des (n-p) nouveaux échantillons, par exemple 50% chacune, auquel cas (n-p)/2 générations et (n-p)/2 mutations sont réalisées. Bien entendu, une ou plusieurs autres techniques de construction peuvent s’ajouter à la génération et à la mutation pour construire les (n-p) nouveaux échantillons. Par exemple, une construction complétement aléatoire peut être prévue à hauteur de 10%, ce qui réduit la part totale des générations et des mutations à 90%. Néanmoins, il est préférable d’utiliser exclusivement la génération et la mutation pour la construction des (n-p) nouveaux échantillons, quitte à augmenter le nombre n d’échantillons initiaux tirés aléatoirement. Génération Pour chaque couple (H i , H j ) d’échantillons pami les p meilleurs, la génération permet d’obtenir une famille d’échantillons H ( i,j ) définie comme suit : Le choix entre les composantes (les valeurs des hyperparamètres) respectives des échantillons H i et H j est fait de manière aléatoire, de sorte à ne retenir qu’un seul échantillon généré, parmi d’autres possibles, pour chaque couple d’échantillons parmi les p meilleurs. Mutation La mutation permet quant à elle de modifier aléatoirement les valeurs d’une partie des hyperparamètres d’un échantillon H i , pour obtenir un échantillon muté H i ’ : Les valeurs de remplacement al 1 à al m sont choisies de manière aléatoire pour chaque échantillon. La taille de la partie des hyperparamètres modifiés dépend d’un taux d’aléas Z, égal à 50% par exemple. Il convient de noter que le nombre de générations et le nombre de mutations nécessaires lors de l’étape 530 peuvent être inférieurs à p (nombre des meilleurs échantillons sélectionnés). De ce fait, une partie des p meilleurs échantillons doit être choisie comme base pour ces deux opérations. Une façon simple de faire ce choix est de le faire de manière aléatoire. Sinon, on peut choisir les échantillons pour la mutation par ordre décroissant de la fitness (les meilleurs des p meilleurs), et choisir les couples pour la génération par ordre décroissant de la moyenne de fitness de leurs éléments (dans ce cas, la fitness d’un couple est définie comme étant la moyenne des fitness des deux éléments du couple). L’étape 540 de formation d’un nouvel ensemble (nouvelle génération) de n échantillons consiste à regrouper les échantillons obtenus lors des précédentes étapes, à savoir les p meilleurs et les (n-p) construits par génération ou mutation. La nouvelle génération obtenue peut être représentée comme suit : Les étapes 520 à 540 sont ensuite répétées jusqu’à obtenir une convergence. La convergence peut être obtenue après N itérations et correspond à une stabilisation des k meilleurs échantillons sur des générations successives, k étant compris entre 1 et p. Par conséquent, si l’échantillon optimal ne se trouve pas parmi les k meilleurs échantillons obtenus après convergence, l’optimisation n’aboutira pas. Plus précisément, si l’échantillon optimal ne se trouve pas sur une « croix » à m dimensions centrée sur l’un des k meilleurs échantillons de convergence, l’optimisation ne pourra pas aboutir. Ce constat a permis à l’inventeur d’imaginer les étapes 550 et 560 de calcul barycentrique et de recherche aléatoire centrée pour sortir du domaine limité de recherche, contraint par l’approche génétique, et explorer tout le voisinage autour des k meilleurs échantillons trouvés par ladite approche. L’étape 550 de calcul du barycentre de chaque coupe (H i , H j ) parmi les k meilleurs échantillons obtenus après convergence de l’algorithme génétique consiste à calculer le barycentre des échantillons H i et H j ayant comme poids respectifs leurs valeurs de fitness f i et f j . Ce barycentre noté B ( i,j ) est donné par la formule suivante : Ainsi, pour k échantillons, on calcule k(k-1)/2 barycentres. L’étape 560 de recherche aléatoire centrée sur le meilleur échantillon de chaque couple de l’étape précédente consiste ensuite à choisir aléatoirement un échantillon situé dans un rayon égal à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre du couple auquel il appartient. Les étapes 550 et 560 sont enfin répétées, avec une mise à jour systématique des k meilleurs échantillons sur lesquels portent ces deux étapes, jusqu’à obtenir une convergence qui se traduit par l’apparition d’un échantillon optimal H* stabilisé sur des générations successives. Il est important de noter que les barycentres calculés et les échantillons obtenus par la recherche aléatoire centrée constituent de nouveaux échantillons parmi lesquels sont choisis les k meilleurs échantillons au début de l’étape 550. De ce fait, la fonction fitness est systématiquement calculée pour chaque nouvel échantillon d’hyperparamètres qui apparait et est comparée avec la fonction fitness des autres échantillons pour évaluer la performance dudit nouvel échantillon et le classer. Le procédé 500 d’optimisation des hyperparamètres ainsi décrit, dans sa forme générique, ne peut pas être représenté graphiquement en raison des espaces d’hyperparamètres à plusieurs dimensions. Pour rendre la compréhension des différentes étapes du procédé intuitive, un exemple simplifié en deux dimensions (2 hyperparamètres par échantillon) est décrit ci-après. La représente une surface tridimensionnelle formée par un ensemble d’échantillons de deux hyperparamètres et leurs fitness, le plan horizontal sur la figure représentant la distribution des hyperparamètres et l’axe vertical représentant la valeur de la fonction fitness. Ainsi, la fonction fitness peut être vue comme une fonction de deux variables et ses extrema peuvent être visualisés. En pratique, dans le cas d’hyperparamètres continus, une telle représentation graphique n’est pas possible en raison du nombre colossal de calculs nécessaires pour l’approcher. La est donc une simple vue d’esprit pour comprendre la complexité du problème d’optimisation des hyperparamètres qui revient à chercher « à l’aveugle » des maxima locaux sur une surface multidimensionnelle totalement inconnue. Pour expliquer la mise en œuvre du procédé d’optimisation selon la présente invention, on considère n = 4 et m = 2. Autrement dit, on considère un ensemble initial de 4 échantillons H 1 à H 4 comprenant chacun deux hyperparamètres. La représente le déroulement des étapes de l’algorithme génétique, à savoir les étapes 510 à 540, jusqu’à l’obtention de la première génération d’échantillons. Pour simplifier la lecture des figures, les deux hyperparamètres d’un échantillon H sont notés x et y, accompagnés de l’indice de l’échantillon. En (a), les 4 échantillons initiaux H 1 à H 4 , tirés aléatoirement, sont représentés par des points dans le plan des hyperparamètres (x,y), avec une représentation imaginaire de la fitness en niveaux de gris en arrière-plan. L’étape de sélection des p meilleurs échantillons est effectuée avec p = 2 et permet de sélectionner H 2 et H 3 par exemple. Pour reconstruire un ensemble de 4 échantillons au total, on choisit de construire une seule génération et une seule mutation. En (b), une génération H ( 2,3) est construite aléatoirement. Elle est représentée par un pois blanc en trait continu. Les autres générations possibles sont soit les échantillons H 2 et H 3 eux-mêmes, soit la génération H ( 3,2) opposée (représentée en trait interrompu). Pour les mutations, on choisit un taux d’aléas de 50%. Autrement dit, un hyperparamètre sur deux pourrait être remplacé par une valeur aléatoire. En (c), une mutation H 2 ’ est construite aléatoirement. Il s’agit d’une mutation de H 2 dans laquelle c’est l’hyperparamètre y 2 qui a été remplacé. D’autres mutations possibles de H 2 sont représentées en trait interrompu. On obtient ainsi en (d) une première génération de 4 échantillons, avec 2 nouveaux échantillons H ( 2,3) et H 2 ’, sur laquelle s’appliquera l’itération suivante et ainsi de suite jusqu’à la convergence. Par exemple, dans l’itération suivante, les deux meilleurs échantillons sont H 2 et H ( 2,3) . La représente des générations successives dans lesquelles la convergence est par exemple obtenue au bout de la 3 ème génération et est confirmée après les N itérations nécessaires pour la validation de la convergence. Dans chaque génération, les deux meilleurs échantillons de l’étape 520 et les deux échantillons construits par génération/mutation de l’étape 530 sont représentés respectivement en pois noirs et en pois blancs. Selon l’exemple illustré, les échantillons de convergence sont H 2 et H ( 2,3) ’, ce dernier étant une mutation de l’échantillon H (2,3) obtenue à la 2 ème génération. La permet de rendre compte du blocage qui s’opère sur les croix centrées sur les échantillons après convergence. Ces croix sont représentées en traits continus épais. De ce fait, si les maximums locaux ne sont pas sur ces croix, l’optimisation ne pourra pas aboutir. La schématise les étapes de recherche par barycentre et par recherche aléatoire centrée. Selon l’exemple représenté, k = 3. Bien entendu, cet exemple est donné pour une meilleure illustration des étapes 540 et 550 et est indépendant des exemples des figures 3 et 4, k devant être inférieur à p. Les échantillons obtenus par recherche aléatoire centrée sont représentés en trait interrompu. Le procédé 500 d’optimisation des hyperparamètres peut être mis en œuvre par un ordinateur implémentant un quelconque modèle d’apprentissage automatique et permet d’améliorer les performances dudit ordinateur dans l’exécution dudit modèle grâce au choix automatique des hyperparamètres optimaux. Outre l’augmentation des performances intrinsèques de l’ordinateur (résultats plus précis obtenus par l’optimisation du modèle implémenté), le procédé permet, lorsque le modèle réalise une ou plusieurs fonctions techniques, d’améliorer des performances techniques dans différentes applications industrielles (imagerie médicale, détection d’objets, reconnaissance vocale, etc.). Procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, mis en œuvre par ordinateur, pour améliorer une acuité dudit modèle et augmenter des performances d’un ordinateur implémentant ledit modèle, ledit procédé comprenant : une étape (510) de tirage d’un ensemble initial (E 0 ) de n échantillons (H) d’hyperparamètres, composés chacun de m hyperparamètres (h), avec n et m deux entiers naturels non nuls ; une étape (520) de sélection des p échantillons, dits meilleurs, donnant la ou les plus grandes valeurs d’une fonction fitness, avec p entier compris entre 1 et n ; une étape (530) de construction de n-p nouveaux échantillons, dont une première partie par des opérations de génération et une deuxième partie par des opérations de mutation, à partir des p meilleurs échantillons ; une étape (540) de formation d’un nouvel ensemble (E) constitué des p meilleurs échantillons et des n-p nouveaux échantillons ; les trois dernières étapes (520) à (540) étant répétées jusqu’à convergence des k meilleurs échantillons, avec k entier compris entre 1 et p, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre : une étape (550) de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons (Hi, Hj) parmi les k meilleurs échantillons, chaque échantillon étant pondéré par sa valeur par la fonction fitness ; une étape (560) de recherche aléatoire, autour du meilleur échantillon de chaque couple de l’étape précédente, d’au moins un nouvel échantillon situé à une distance inférieure à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre dudit couple ; les deux dernières étapes (550) et (560) étant répétées, avec une mise à jour systématique des k meilleurs échantillons, jusqu’à convergence du meilleur échantillon (H*). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le tirage de l’ensemble initial est réalisé de manière aléatoire. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les n-p nouveaux échantillons construits comprennent autant d’échantillons obtenus par génération que d’échantillons obtenus par mutation. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape (530) de construction des n-p nouveaux échantillons, une troisième partie est construite par une recherche aléatoire. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les mutations sont réalisées avec un taux d’aléas inférieur à 50%. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel p est inférieur à n/2. Produit programme d’ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique selon l’une des revendications 1 à 6. Médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique selon l’une des revendications 1 à 6.