FR 3153158 A1 20250321 FR 2309835 A 20230918 Procédé d’observation d’un échantillon à des fins d’identification et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé d’observation d’un échantillon comprenant un ensemble d’organismes, le procédé étant mis en œuvre par un système d’observation (10) comportant une unité d’imagerie sans lentille (34) et comprenant : - une phase d’obtention d’images de l’échantillon, - une phase d’analyse des images comprenant : - le calcul de la probabilité qu’un organisme appartienne à une espèce prédéfinie par application d’un réseau de neurones pour obtenir une probabilité d’appartenance, - la vérification qu’une condition de fiabilité des probabilités est remplie par comparaison d’une valeur issue des probabilités avec un seuil prédéfini, et - la détermination d’une information relative à l’identité de l’organisme, l’information étant l’appartenance à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies ou lorsque la condition de fiabilité n’est pas remplie. Figure pour l'abrégé : figure 1 Procédé d’observation d’un échantillon à des fins d’identification et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé d’observation et des dispositifs associés. L’invention s’inscrit dans le domaine de la microbiologie et, plus précisément, celui de l’identification d’organismes biologiques et de l’étude de l’interaction des organismes avec un milieu. Il est connu de faire des cultures d’organismes sur des milieux particuliers. Ces milieux sont des milieux nutritifs gélosés. Ces milieux permettent d’augmenter le nombre d’organismes prélevés, soit de manière spécifique soit en obtenant une séparation spatiale des différents types d’organismes composant le prélèvement. L’amplification de manière spécifique est obtenue par la présence d’inhibiteurs favorisant la croissance de certains organismes au détriment d’autres. L’isolement spatial de différents types d’organismes n’est obtenu que dans le cas d’un prélèvement polymicrobien. Un des inconvénients de la culture sur de tels milieux est le temps impliqué pour obtenir à partir d’un organisme unique un ensemble d’organismes qui soit observable et prélevable par un opérateur humain. Ceci requiert généralement une vingtaine de générations, soit un temps relativement important d’au moins 24 heures. Il existe donc un besoin pour un procédé d’observation d’organismes qui soit de mise en œuvre rapide et robuste. A cet effet, la description décrit un procédé d’observation d’un échantillon, l’échantillon comprenant : - un ensemble d’organismes, et - un substrat solide supportant l’ensemble d’organismes, le procédé étant mis en œuvre par un système d’observation comportant une unité d’imagerie sans lentille et le procédé comprenant : - une phase d’obtention d’images de l’échantillon, la phase d’obtention comportant, pour chaque image obtenue, une étape de : - acquisition d’un ensemble d’images d’une partie de l’échantillon, chaque image acquise étant dite imagette, chaque imagette présentant une zone de recouvrement avec au moins une autre imagette et chaque zone de l’échantillon étant visible dans au moins une imagette, - une étape de détermination d’une transformation à appliquer à chaque imagette pour corriger à la fois les décalages en translation et en rotation par utilisation des zones de recouvrement, pour obtenir une transformation propre à chaque imagette, - une étape d’application de la transformation à chaque imagette pour obtenir des imagettes corrigées, et - une étape de fusion des imagettes pour obtenir l’image de l’échantillon, et - une phase d’analyse des images, la phase d’analyse comprenant : - une étape de détermination d’au moins une caractéristique relative à l’ensemble d’organismes par analyse d’au moins une des images obtenues. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé d’observation présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - le système d’observation comporte un espace de stockage des échantillons, l’unité d’imagerie comprenant un capteur optique pour lequel une zone d’acquisition est définie, la phase d’acquisition comportant, en outre, pour chaque image obtenue, une étape de transport de l’échantillon depuis l’espace de stockage vers la zone d’acquisition pour la mise en œuvre de l’étape d’acquisition et une étape de transport de l’échantillon vers l’espace de stockage après la mise en œuvre de l’étape d’acquisition. - les deux étapes de transport sont mises en œuvre par un bras robotisé muni de pinces de préhension. - pour chaque couple d’imagette voisine l’étape de détermination comporte la détermination de la distorsion entre deux imagettes voisines, la détermination du décalage en translation entre les deux zones de recouvrement des imagettes voisines, la détermination d’une transformation affine permettant de passer de la zone de recouvrement de la première imagette à la deuxième imagette des deux imagettes voisines et la détermination de la fonction de transformation à appliquer à chaque imagette pour minimiser les distorsions entre chaque imagette. - la détermination de la fonction de transformation à appliquer à chaque imagette pour minimiser les distorsions entre chaque imagette implique la résolution d’un problème d’optimisation linéaire surdéterminé. - lors de l’étape de fusion, chaque zone de recouvrement de l’image est une moyenne des zones de recouvrement des imagettes corrigées correspondantes. - lors de l’étape d’acquisition, les imagettes sont acquises selon des lignes successives pour couvrir l’ensemble de l’échantillon. - lors de l’étape d’acquisition, le nombre d’imagettes acquises est comprise entre 12 et 15. - le substrat solide est propre à faire croître au moins une partie de l’ensemble d’organismes et l’échantillon comprend au moins une zone dans laquelle le substrat comprend un antibiotique, la caractéristique déterminée à l’étape de détermination étant la sensibilité d’un organisme à l’antibiotique. - la sensibilité de l’organisme à l’antibiotique est obtenue en déterminant une dimension caractéristique du cercle d’inhibition associé à la croissance de l’au moins une partie de l’ensemble d’organismes sur la zone dans laquelle le substrat comprend un antibiotique, la détermination comprenant une étape d’extraction des contours du cercle d’inhibition et d’estimation de la dimension caractéristique à partir des contours extraits. - il est défini un tapis bactérien pour l’échantillon, la phase d’analyse comportant une étape d’obtention du tapis bactérien, l’étape de détermination utilisant le tapis bactérien obtenu pour déterminer l’au moins une caractéristique relative à l’ensemble d’organismes. - l’intervalle de temps entre chaque obtention d’une image lors de la mise en œuvre de la phase d’obtention est réglable. - l’intervalle de temps dépend de l’au moins une caractéristique déterminée. - la valeur issue des probabilités est la valeur maximale des probabilités calculées. - les organismes sont organisés en colonies, le procédé d’observation comprenant, en outre, une phase de détection des colonies pour détecter les colonies et les localiser, le réseau de neurones de l’étape de calcul prenant également en entrée la localisation d’au moins une colonie. - la phase d’analyse comprend une étape de détermination d’au moins une propriété relative aux colonies détectées et une étape de sélection des colonies pour obtenir des colonies sélectionnés, l’étape d’obtention étant uniquement mise en œuvre pour les colonies sélectionnées. - une pluralité d’organismes correspondent à la même espèce, l’étape de détermination comportant la mise en œuvre d’une fonction d’agrégation des différentes probabilités trouvées pour chacun des organismes. - la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes le maximum de l’ensemble des probabilités. - la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes l’espèce pour laquelle la somme sur chaque organisme des probabilités que l’organisme appartienne à l’espèce est maximale - lors de l’étape de calcul, le réseau de neurones est un réseau de neurones de classification à plusieurs classes. - un arbre phylogénétique a été défini pour le réseau de neurones, l’arbre phylogénétique comprenant un ensemble de nœuds répartis selon au moins deux niveaux phylogénétiques, le niveau phylogénétique le plus faible étant l’espèce, les nœuds étant reliés entre eux lorsqu’il existe un lien phylogénétique entre eux, l’étape de vérification comprenant le calcul d’une probabilité pour chaque nœud à partir des probabilités calculées à l’étape de calcul et la vérification de la condition de conformité pour chaque nœud. - lors de l’étape de détermination, l’information déterminée est l’appartenance au niveau phylogénétique le plus bas respectant une condition de conformité. - les niveaux phylogénétiques sont choisis dans la liste constituée du phyllum, de la classe, de l’ordre, de la famille et du genre. - le nombre de niveaux phylogénétiques est supérieur ou égal à 4. - le seuil prédéfini présente une valeur comprise entre 0,7 et 0,9. La description décrit également un procédé d’observation d’un échantillon, l’échantillon comprenant : - un ensemble d’organismes, - un substrat solide supportant l’ensemble d’organismes, le procédé étant mis en œuvre par un système d’observation comportant une unité d’imagerie sans lentille et le procédé comprenant : - une phase d’obtention d’images de l’échantillon, - une phase d’analyse des images, la phase d’analyse comprenant : - une étape de calcul de la probabilité qu’au moins un organisme appartienne à une espèce prédéfinie, l’étape de calcul comprenant l’application d’un réseau de neurones sur au moins une image pour obtenir la probabilité que ledit au moins un organisme (18) appartienne à une espèce prédéfinie, les espèces prédéfinies étant l’ensemble des espèces que le réseau de neurones a été entraîné à identifier dans une image, - une étape de vérification qu’une condition de fiabilité des probabilités obtenues est remplie par comparaison d’au moins une valeur issue des probabilités obtenues avec un seuil prédéfini, et - une étape de détermination d’au moins une information relative à l’identité de l’au moins un organisme, l’information étant l’appartenance à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies ou lorsque la condition de fiabilité n’est pas remplie. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé d’observation présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - le système d’observation comporte un espace de stockage des échantillons, l’unité d’imagerie comprenant un capteur optique pour lequel une zone d’acquisition est définie, la phase d’acquisition comportant, en outre, pour chaque image obtenue, une étape de transport de l’échantillon depuis l’espace de stockage vers la zone d’acquisition pour la mise en œuvre de l’étape d’acquisition et une étape de transport de l’échantillon vers l’espace de stockage après la mise en œuvre de l’étape d’acquisition. - les deux étapes de transport sont mises en œuvre par un bras robotisé muni de pinces de préhension. - pour chaque couple d’imagette voisine l’étape de détermination comporte la détermination de la distorsion entre deux imagettes voisines, la détermination du décalage en translation entre les deux zones de recouvrement des imagettes voisines, la détermination d’une transformation affine permettant de passer de la zone de recouvrement de la première imagette à la deuxième imagette des deux imagettes voisines et la détermination de la fonction de transformation à appliquer à chaque imagette pour minimiser les distorsions entre chaque imagette. - la détermination de la fonction de transformation à appliquer à chaque imagette pour minimiser les distorsions entre chaque imagette implique la résolution d’un problème d’optimisation linéaire surdéterminé. - lors de l’étape de fusion, chaque zone de recouvrement de l’image est une moyenne des zones de recouvrement des imagettes corrigées correspondantes. - lors de l’étape d’acquisition, les imagettes sont acquises selon des lignes successives pour couvrir l’ensemble de l’échantillon. - lors de l’étape d’acquisition, le nombre d’imagettes acquises est comprise entre 12 et 15. - le substrat solide est propre à faire croître au moins une partie de l’ensemble d’organismes et l’échantillon comprend au moins une zone dans laquelle le substrat comprend un antibiotique, la caractéristique déterminée à l’étape de détermination étant la sensibilité d’un organisme à l’antibiotique. - la sensibilité de l’organisme à l’antibiotique est obtenue en déterminant une dimension caractéristique du cercle d’inhibition associé à la croissance de l’au moins une partie de l’ensemble d’organismes sur la zone dans laquelle le substrat comprend un antibiotique, la détermination comprenant une étape d’extraction des contours du cercle d’inhibition et d’estimation de la dimension caractéristique à partir des contours extraits. - il est défini un tapis bactérien pour l’échantillon, la phase d’analyse comportant une étape d’obtention du tapis bactérien, l’étape de détermination utilisant le tapis bactérien obtenu pour déterminer l’au moins une caractéristique relative à l’ensemble d’organismes. - l’intervalle de temps entre chaque obtention d’une image lors de la mise en œuvre de la phase d’obtention est réglable. - l’intervalle de temps dépend de l’au moins une caractéristique déterminée. - la valeur issue des probabilités est la valeur maximale des probabilités calculées. - les organismes sont organisés en colonies, le procédé d’observation comprenant, en outre, une phase de détection des colonies pour détecter les colonies et les localiser, le réseau de neurones de l’étape de calcul prenant également en entrée la localisation d’au moins une colonie. - la phase d’analyse comprend une étape de détermination d’au moins une propriété relative aux colonies détectées et une étape de sélection des colonies pour obtenir des colonies sélectionnés, l’étape d’obtention étant uniquement mise en œuvre pour les colonies sélectionnées. - une pluralité d’organismes correspondent à la même espèce, l’étape de détermination comportant la mise en œuvre d’une fonction d’agrégation des différentes probabilités trouvées pour chacun des organismes. - la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes le maximum de l’ensemble des probabilités. - la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes l’espèce pour laquelle la somme sur chaque organisme des probabilités que l’organisme appartienne à l’espèce est maximale - lors de l’étape de calcul, le réseau de neurones est un réseau de neurones de classification à plusieurs classes. - un arbre phylogénétique a été défini pour le réseau de neurones, l’arbre phylogénétique comprenant un ensemble de nœuds répartis selon au moins deux niveaux phylogénétiques, le niveau phylogénétique le plus faible étant l’espèce, les nœuds étant reliés entre eux lorsqu’il existe un lien phylogénétique entre eux, l’étape de vérification comprenant le calcul d’une probabilité pour chaque nœud à partir des probabilités calculées à l’étape de calcul et la vérification de la condition de conformité pour chaque nœud. - lors de l’étape de détermination, l’information déterminée est l’appartenance au niveau phylogénétique le plus bas respectant une condition de conformité. - les niveaux phylogénétiques sont choisis dans la liste constituée du phyllum, de la classe, de l’ordre, de la famille et du genre. - le nombre de niveaux phylogénétiques est supérieur ou égal à 4. - le seuil prédéfini présente une valeur comprise entre 0,7 et 0,9. La description se rapporte également à un système d’observation d’un échantillon, l’échantillon comprenant : - un ensemble d’organismes, et - un substrat supportant l’ensemble d’organismes, le système d’observation comportant une unité d’imagerie sans lentille et le système d’observation étant propre à : - obtenir des images de l’échantillon, le système d’observation étant propre à, pour chaque image obtenue : - acquérir un ensemble d’images d’une partie de l’échantillon, chaque image acquise étant dite imagette, chaque imagette présentant une zone de recouvrement avec au moins une autre imagette et chaque zone de l’échantillon étant visible dans au moins une imagette, - déterminer une transformation à appliquer à chaque imagette pour corriger à la fois les décalages en translation et en rotation par utilisation des zones de recouvrement, pour obtenir une transformation propre à chaque imagette, - appliquer la transformation à chaque imagette pour obtenir des imagettes corrigées, et - fusionner les imagettes pour obtenir l’image de l’échantillon, et - analyser les images, le système d’observation étant, lors de cette analyse, propre à : - déterminer au moins une caractéristique relative à l’ensemble d’organismes par analyse d’au moins une des images obtenues. La description se rapporte également à un système d’observation d’un échantillon, l’échantillon comprenant : - un ensemble d’organismes, et - un substrat solide supportant l’ensemble d’organismes, le système d’observation comportant une unité d’imagerie sans lentille et propre à : - obtenir des images de l’échantillon, - analyser les images, l’analyse comprenant : - le calcul de la probabilité qu’au moins un organisme appartienne à une espèce prédéfinie, le calcul comprenant l’application d’un réseau de neurones sur au moins une image pour obtenir la probabilité que ledit au moins un organisme appartienne à une espèce prédéfinie, les espèces prédéfinies étant l’ensemble des espèces que le réseau de neurones a été entraîné à identifier dans une image, - la vérification qu’une condition de fiabilité des probabilités obtenues est remplie par comparaison d’au moins une valeur issue des probabilités obtenues avec un seuil prédéfini, et - la détermination d’au moins une information relative à l’identité de l’au moins un organisme, l’information étant l’appartenance à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies lorsque la condition de fiabilité n’est pas remplie. Selon des modes de réalisation particuliers, le système d’observation comporte, en outre, un élément de régulation de l’environnement du système d’observation. La description concerne aussi un échantillon destiné à un système d’observation tel que précédemment décrit, l’échantillon comprenant : - un ensemble d’organismes, et - un substrat solide supportant l’ensemble d’organismes, le substrat solide étant propre à faire croître au moins une partie de l’ensemble d’organismes et comprenant au moins une zone dans laquelle le substrat comprend un antibiotique sous forme d’une pastille présentant une dimension caractéristique inférieure ou égale à 6 millimètres. Selon des modes de réalisation particuliers, l’échantillon présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’échantillon présente une paroi munie d’organes de préhension. - la dimension caractéristique de la pastille est supérieure ou égale à 1 millimètre. - la dimension caractéristique de la pastille est inférieure ou égale à 2 millimètres. Dans la présente description, l’expression « propre à » signifie indifféremment « adapté pour », « adapté à » ou « configuré pour ». En outre, dans tout ce qui suit, par l’expression « compris entre deux valeurs », il est entendu un encadrement au sens large, c’est-à-dire incluant les valeurs des bornes. Des caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation schématique d’un système d’observation, - FIG. 2 la FIG. 2 est deux vues de haut et de côté d’un exemple d’échantillon, - FIG. 3 la FIG. 3 est une représentation schématique d’une partie du système d’observation de la FIG. 1 , - FIG. 4 la FIG. 4 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’une partie d’un procédé d’observation, - FIG. 5 la FIG. 5 illustre schématiquement une première stratégie d’acquisition permettant de couvrir la totalité d’une boîte de Petri (cas à 12 imagettes), - FIG. 6 la FIG. 6 représente schématiquement l’ensemble des images obtenues par la mise en œuvre de la première stratégie d’acquisition, - FIG. 7 la FIG. 7 illustre schématiquement une première stratégie d’acquisition permettant de couvrir la totalité d’une boîte de Petri (cas à 15 imagettes), - FIG. 8 la FIG. 8 illustre trois images illustrant schématiquement comment utiliser des zones de recouvrement pour obtenir la distorsion en translation entre deux imagettes, - FIG. 9 la FIG. 9 représente deux images, l’une obtenue sans mise en œuvre d’une étape du procédé de la FIG. 4 et l’autre avec mise en œuvre de cette étape, - FIG. 10 la FIG. 10 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’une partie d’un procédé d’observation, - FIG. 11 la FIG. 11 est une représentation schématique d’un échantillon comprenant des pastilles d’antibiotique, - FIG. 12 la FIG. 12 est un ordinogramme d’un autre exemple de mise en œuvre d’une partie d’un procédé d’observation, - FIG. 13 la FIG. 13 est une représentation d’un exemple d’arbre phylogénétique, et - FIG. 14 la FIG. 14 est une représentation d’un autre exemple d’arbre phylogénétique. Dans la suite, il est défini les notions de « amont » et « aval » en référence au sens de propagation de la lumière. La FIG. 1 illustre un système d’observation 10 permettant l’observation d’un échantillon 12. Un tel échantillon 12 est visible sur les deux représentations de la FIG. 2 . L’échantillon 12 comprend un ensemble d’organismes 14 et un substrat 16 solide supportant l’ensemble d’organismes 14. Selon les cas, un organisme 18 de l’ensemble d’organismes 14 est acellulaire ou cellulaire. Parmi les organismes cellulaires, sont usuellement distingués les organismes procaryotes et les organismes eucaryotes. Les archées (aussi appelées archaebactéries) et les bactéries sont des exemples d’organisme procaryote. Les organismes eucaryotes sont soit unicellulaires, soit pluricellulaires. A titre d’exemple, les protozoaires, les amibes, les algues ou les levures sont des organismes eucaryotes unicellulaires. Les organismes eucaryotes pluricellulaires sont des cellules issues, par exemple, de mammifères humain et non-humain, de champignons, de végétaux, de protistes ou de chromistes. Par simplification, les termes bactéries ou culture bactérienne sont utilisés dans la suite du document, mais ce qui est décrit peut se transposer sans problème à des champignons ou des germes et plus généralement tout organisme 18 pouvant croître sur le substrat 16. Le substrat 16 est propre à faire croître au moins une partie de l’ensemble d’organismes 14. Ainsi, le substrat 16 est lui-même un milieu de culture ou est placé au contact d’un milieu de culture. Le substrat 16 est, par exemple, un milieu gélosé. A titre d’exemple, le substrat 16 est un milieu Muller-Hinton 2 agar (noté milieu MH2 agar dans la suite de la description). Selon une variante, le substrat 16 sert uniquement de colle biologique. A titre d’exemple, le substrat 16 comprend de la polylysine ou du collagène de type I. De préférence, le milieu gélosé est choisi pour permettre la culture de tout type d’organismes 18 tout en étant transparent pour permettre une observation optique du milieu, sans diffuser de la lumière. Le milieu gélosé est, par exemple, un milieu BHI, MH ou TSA. L’abréviation BHI se rapporte à la dénomination anglaise de « Brain-Heart Infusion » qui signifie littéralement bouillon cœur-cervelle. Le milieu BHI est un milieu de culture polyvalent et riche pour la culture de bactéries. L’abréviation MH signifie « Mueller-Hinton ». Le milieu MH est une gélose riche pour la culture bactérienne. Cela en fait un candidat idéal pour une utilisation pour réaliser un antibiogramme. L’abréviation TSA se rapporte à la dénomination anglaise de « Trypticase Soy Agar » qui signifie littéralement gélose tryptone soja. Le milieu TSA est une gélose non sélective et très polyvalente. Les exemples précédents présentent l’avantage de présenter de bonnes propriétés optiques (transparents et non-diffusants) et d’être non-sélectifs et donc propres à permettre la croissance des bactéries les plus courantes. Le procédé peut également être utilisé avec des milieux gélosés sélectifs, par exemple s’il est souhaitable de favoriser la culture de certaines espèces. Dans l’exemple de la FIG. 2 , l’échantillon 12 se présente sous la forme d’une boîte de Petri 20. La boîte de Petri 20 a ici une forme cylindrique dont la base est un cercle. Cela signifie que le substrat 16 est délimité par la paroi de la boîte de Petri 20 et que cette paroi forme un cylindre. Plus précisément, la boîte de Petri 20 présente deux parties 22 s’emboîtant l’une dans l’autre. Chaque partie 22 est un cercle prolongé par des parois latérales 24, l’une des parties 22 comportant le substrat 16 et servant donc de support tandis que l’autre sert de couvercle permettant d’isoler le substrat 16 et l’ensemble d’organismes 14 de l’environnement extérieur. Le cercle de la forme cylindrique présente un diamètre compris entre 35 millimètres (mm) et 150 mm, le plus souvent égal à 90 mm. Alternativement, la boîte de Petri 20 peut présenter une forme cylindrique dont la base est un carré. Dans un tel cas, il est courant de trouver des carrés présentant un côté de 120 mm. En outre, comme visible sur la FIG. 2 à droite, la boîte de Petri 20 est insérée dans un dispositif de maintien 25. Par commodité le dispositif de maintien 25 n’est pas représenté sur la figure de gauche de la FIG. 2 . Le dispositif de maintien 25 présente une forme extérieure de cylindre et une forme intérieure présentant une dimension permettant de s’emboîter sur la boîte de Petri 20. Le dispositif de maintien 25 présente des organes de préhension 26. L’organe de préhension 26 est, par exemple, une rainure d’accroche sur une saillie. Sans que cela soit limitatif, les organes de préhension 26 sont agencés de manière équirépartie. L’un des organes de préhension 26 est muni d’un détrompeur 27. Le dispositif de maintien 25 est, par exemple, fabriqué à l’aide d’une imprimante 3D. La présence de ces organes de préhension 26 permet de limiter les rotations de la boîte de Petri 20 lors de son transport. Le système d’observation 10 comporte un incubateur 30, une unité de transport 32, une unité d’imagerie sans lentille 34 et une unité d’analyse 36. L’incubateur 30 sert à stocker les boîtes de Petri 20 à analyser dans un environnement contrôlé.A titre d’exemple, l’incubateur 30 est propre à assurer que la température et l’humidité sont compris dans une plage prédéfinie. L’incubateur 30 comporte donc au moins un élément de régulation 37 d’un paramètre environnemental. L’élément de régulation 37 est alors propre à réguler ledit paramètre environnemental (par exemple, la température), dans l’espace de stockage 38 des boîtes de Petri 20. Alternativement, l’incubateur 30 est propre à réguler ledit paramètre environnemental dans l’ensemble du système d’observation 10. Selon un exemple, le paramètre est un paramètre lié à hygrométrie ou à la température. A titre d’illustration, l’élément de régulation 37 est une unité passive de génération d’humidité. Plus particulièrement, l’élément de régulation 37 est un récipient d'eau avec un diffuseur papier, disposé dans l'incubateur 30. Un tel élément de régulation 37 permet de maintenir une hygrométrie stable et élevée alors que les boites de Petri 20 peuvent être ouvertes régulièrement, pour une meilleure maîtrise (stabilité) du morphotype et éviter un dessèchement du milieu gélosé. Maintenir une bonne hygrométrie permet ainsi d’améliorer la croissance des bactéries et la manière dont les bactéries s’organisent au sein de la colonie. Cela permet aussi d’éviter la rétractation du milieu gélosé, ce qui génère un mouvement anisotrope gênant des colonies au cours du temps. Dans l’exemple schématique de la FIG. 1 , l’espace de stockage 38 est une armoire ouverte comportant plusieurs logements 39, chaque logement 39 étant propre à accueillir une boîte de Petri 20. L’incubateur 30 permet donc de réaliser l’incubation simultanée d’une pluralité de boîtes de Petri 20. L’unité de transport 32 est propre à transporter l’échantillon 12 depuis l’incubateur 30 vers une zone d’acquisition et à effectuer le transport dans le sens inverse. Dans le cas où l’incubateur 30 régule l’ensemble du système d’observation 10, on comprendra alors que l’unité de transport 32 est propre à transporter l’échantillon 12 depuis l’espace de stockage 38 vers une zone d’acquisition et réciproquement. L’unité de transport 32 est ici un bras 40 robotisé muni de pinces de préhension 41. Les pinces de préhension 41 permettent de saisir l’échantillon 12. Le bras 40 robotisé est propre à effectuer des translations et/ou des rotations pour permettre d’assurer un tel transport et notamment le positionnement de l’échantillon 12 à la position souhaitée. L’unité d’imagerie sans lentille 34 est propre à obtenir des images en transmission de l’échantillon 12. Pour cela, l’unité d’imagerie sans lentille 34 comporte, depuis l’amont vers l’aval, une source lumineuse 42 et un détecteur 44. Toutefois, en variante ou en complément, l’unité d’imagerie sans lentille 34 pourra comporter d’autres éléments comme un diaphragme ou une fibre optique en sortie de la source lumineuse 42. La source lumineuse 42 comporte une pluralité de diodes électroluminescentes 46 (souvent désigné par l’acronyme anglais de LED pour « Light Emitting Diode »). Chaque diode électroluminescente 46 fournit ici une lumière partiellement cohérente. Il faut entendre par là que la diode électroluminescente 46 permet d’obtenir une cohérence temporelle de l’ordre de 90 nm et une cohérence spatiale limitée par la taille de la diode électroluminescente 46 typiquement 200 µm. Chaque diode électroluminescente 46 est propre à émettre sur une plage de longueurs d’ondes qui est inférieure à la taille de l’organisme 18 observé, tout en permettant l’utilisation de moyens de détection usuels. Les longueurs d’onde dans le domaine du visible ou du proche infra-rouge sont alors préférées. En variante, la longueur d’onde du faisceau laser est dans une bande de longueurs d’onde différentes. La longueur d’onde dépend notamment de l’organisme 18 à observer et de sa sensibilité à une illumination par la source lumineuse 42. A titre d’exemple spécifique, les longueurs d’ondes utilisés sont une longueur d’onde dans le rouge (par exemple 625 nm), une longueur d’onde dans le vert (par exemple 528 nm), une longueur d’onde dans le bleu (par exemple 455 nm) et une longueur d’onde dans l’infrarouge (par exemple 940 nm). De telles longueurs d’ondes permettent d’améliorer l’analyse des échantillons, notamment pour les applications décrites ensuite d’obtention du cercle d’inhibition ou d’identification des organismes 18. Les longueurs d’ondes peuvent être envoyées simultanément ou séquentiellement. Le détecteur 44 est ici formé par un boîtier 48 protégeant un capteur 50. Selon l’exemple représenté, le boîtier 48 présente une forme parallélépipédique mais d’autres formes pourraient être envisagées. Le boîtier 48 est fixé sur une table optique pour lui conférer une bonne stabilité. Le capteur 50 est ici un capteur optique de type CMOS. L’abréviation CMOS désigne une technologie de fabrication de composants électroniques et, par extension, les composants fabriqués selon cette technologie. L’abréviation vient de la dénomination anglaise correspondante de « Complementary Metal Oxide Semiconductor » signifiant littéralement « Semiconducteur à oxyde métallique complémentaire ». Le capteur 50 comporte un ensemble de pixels 52. En ce sens, le capteur 50 est un photocapteur matriciel. Chaque pixel 52 présente une taille comprise entre 3 micromètres (µm) et 4 µm, de préférence égale à 3,75 µm. En outre, le capteur 50 présente un champ de 24 mm par 36 mm. De telles valeurs correspondent à un capteur optique présentant un grand champ et une bonne résolution spatiale. Comme l’indique son nom, l’unité d’imagerie sans lentille 34 ne comporte pas d’optique de grossissement intercalée entre le capteur 50 et la source lumineuse 42. Ainsi, les images acquises par le capteur 50 sont formées par le rayonnement directement transmis par l’échantillon 12 éclairé. L’échantillon 12 est positionné dans une zone d’acquisition définie pour le capteur 50 (c’est-à-dire dans son champ optique), à une faible distance du capteur 50, typiquement à une distance inférieure à quelques centimètres, de préférence inférieure à 1 centimètre (cm). Il peut être précisé que cette distance correspond à la distance entre les organismes 14 et le capteur 50. De fait, la boîte de Petri 20 est posée sur le capteur 50 protégé par une lame de verre. L’unité d’analyse 36 est propre à analyser les images acquises par l’unité d’imagerie pour obtenir des informations relatives à l’ensemble d’organismes 14. L’unité d’analyse 36 est représentée plus précisément sur la FIG. 3 . L’unité d’analyse 36 est propre à interagir avec un produit programme d’ordinateur pour permettre la mise en œuvre de certaines étapes d’un procédé d’observation. Les étapes associées sont donc des étapes mises en œuvre par ordinateur. L’unité d’analyse 36 est ici un ordinateur de bureau. En variante, l’unité d’analyse 36 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone. Dans le cas de la FIG. 3 , l’unité d’analyse 36 comprend un calculateur 56, une interface utilisateur 58 et un dispositif de communication 60. Le calculateur 56 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres de l’unité d’analyse 36 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, le calculateur 56 comprend un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP)), un circuit logique programmable (comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA)), une machine à états, une porte logique et des composants matériels discrets. Le calculateur 56 comprend une unité de traitement 62 de données adaptée pour traiter des données, notamment en effectuant des calculs, des mémoires 64 adaptées à stocker des données et un lecteur 66 adapté à lire un support lisible par ordinateur. L'interface utilisateur 58 comprend un dispositif d’entrée 68 et un dispositif de sortie 70. Le dispositif d’entrée 68 est un dispositif permettant à l'utilisateur de l’unité d’analyse 36 de saisir sur l’unité d’analyse 36 des informations ou des commandes. Sur la FIG. 3 , le dispositif d’entrée 68 est un clavier. En variante, le dispositif d’entrée 68 est un périphérique de pointage (tel qu'une souris, un pavé tactile et une tablette graphique), un dispositif de reconnaissance vocale, un oculomètre ou un dispositif haptique (analyse des mouvements). Le dispositif de sortie 70 est une interface utilisateur 58 graphique, c’est-à-dire une unité d’affichage conçue pour fournir des informations à l’utilisateur de l’unité d’analyse 36. Sur la FIG. 3 , le dispositif de sortie 70 est un écran d’affichage permettant une présentation visuelle de la sortie. Dans d'autres modes de réalisation, le dispositif de sortie 70 est une imprimante, une unité d'affichage augmenté et/ou virtuel, un haut-parleur ou un autre dispositif générateur de son pour présenter la sortie sous forme sonore, une unité produisant des vibrations et/ou des odeurs ou une unité adaptée à produire un signal électrique. Dans un mode de réalisation spécifique, le dispositif d’entrée 68 et le dispositif de sortie 70 sont le même composant formant des interfaces homme-machine, tel qu'un écran interactif. Le dispositif de communication 60 permet une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre les composants de l’unité d’analyse 36. Par exemple, le dispositif de communication 60 est un système de communication par bus ou une interface d'entrée / sortie. La présence du dispositif de communication 60 permet que, dans certains modes de réalisation, les composants du calculateur 56 soient distants les uns des autres. Le produit programme d’ordinateur comprend un support lisible 72 par ordinateur. Le support lisible 72 par ordinateur est un dispositif tangible lisible par le lecteur 66 du calculateur 56. Notamment, le support lisible 72 par ordinateur n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible 72 par ordinateur est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi-conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. En tant que liste non exhaustive d'exemples plus spécifiques, le support de stockage lisible 72 par ordinateur est un dispositif codé mécaniquement, tel que des cartes perforées ou des structures en relief dans une gorge, une disquette, un disque dur, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire effaçable programmable en lecture seule (EROM), une mémoire effaçable électriquement et lisible (EEPROM), un disque magnéto-optique, une mémoire vive statique (SRAM), un disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), une clé USB, un disque souple, une mémoire flash, un disque à semi-conducteur (SSD) ou une carte PC telle qu'une carte mémoire PCMCIA. Un programme d'ordinateur est stocké sur le support de stockage lisible 72 par ordinateur. Le programme d'ordinateur comprend une ou plusieurs séquences d'instructions de programme mémorisées. De telles instructions de programme, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement 62 de données, entraînent l'exécution d'étapes du procédé d’observation. Par exemple, la forme des instructions de programme est une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages, par exemple un langage de programmation orienté objet (FORTRAN, C++, JAVA, HTML, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Alternativement, les instructions du programme sont téléchargées depuis une source externe via un réseau, comme c'est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. Dans chaque cas, le produit programme d'ordinateur comprend des instructions qui peuvent être chargées dans l'unité de traitement 62 de données et adaptées pour provoquer l'exécution du procédé de conception lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement 62 de données. Selon les modes de réalisation, l'exécution est entièrement ou partiellement réalisée soit sur l’unité d’analyse 36, c'est-à-dire un ordinateur unique, soit dans un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). Le fonctionnement du système d’observation 10 va maintenant être décrit en référence à plusieurs mises en œuvre d’un exemple de procédé d’observation. Le procédé d’observation est un procédé d’observation d’un échantillon 12 visant à obtenir une information sur l’échantillon 12. Selon les applications, l’information va différer. Dans ce qui sera décrit ultérieurement, selon une première application, l’information est la sensibilité de l’organisme 18 à un ou plusieurs antibiotique(s). Une telle première application correspond à la réalisation d’un antibiogramme. Selon une deuxième application, l’information est une information d’identification de l’organisme 18. Chacune de ces applications ont en commun d’acquérir des images de la boîte de Petri 20 et d’effectuer une analyse de ces images pour obtenir des informations relatives aux phénomènes ayant lieu dans la boîte de Petri 20. Le procédé d’observation comporte ainsi deux phases, à savoir une phase d’obtention P1 et une phase d’analyse P2 des images. Il sera décrit dans ce qui suit d’abord la phase d’obtention P1 commune à chacune des deux applications précitées avant de décrire la phase d’analyse P2 propre à chaque application. Un exemple d’ordinogramme d’une phase d’obtention P1 est présenté schématiquement à la FIG. 4 . Dans la phase d’obtention P1, le système d’observation 10 cherche à obtenir des images de l’échantillon 12. Pour cela, selon l’exemple décrit, pour chaque image de l’échantillon 12 obtenue, la phase d’obtention P1 comporte la mise en œuvre de plusieurs étapes, à savoir une étape d’acquisition E100, une étape de détermination E102, une étape d’application E104 et une étape de fusion E106. Lors de l’étape d’acquisition E100, le système d’observation 10 acquiert un ensemble d’images d’une partie de l’échantillon 12. Cela correspond au fait que même si le champ du capteur 50 est relativement grand, il ne permet pas d’obtenir une image de l’ensemble de la boîte de Petri 20 en une seule acquisition. Avant de détailler ces stratégies d’acquisition, il convient de souligner qu’avant l’étape d’acquisition E100, chaque boîte de Petri 20 est transportée depuis logements 39 vers la zone d’acquisition définie pour le capteur 50. En outre, une opération d’enlèvement du couvercle de la boîte de Petri 20 peut être réalisée en utilisant une ventouse en liaison avec une pompe à vide. Cela permet de faciliter la prise d’images. Après l’acquisition des images, l’échantillon 12 est ensuite retourné vers l’incubateur 30. En pratique, le bras 40 déplace les pinces 41 jusqu’à ce qu’elles enserrent l’échantillon 12 puis vient le transporter en le posant sur le boîtier 48. Similairement, pour le retour le bras 40 déplace les pinces 41 jusqu’à ce qu’elles enserrent l’échantillon 12 et le conduit à un des logements 39. Avant de remettre la boîte de Petri 20 dans l’incubateur 30, le couvercle est remis. Pour être complet, il est également possible de ne pas enlever le couvercle pour mettre en œuvre le procédé qui va maintenant être décrit. La FIG. 5 illustre schématiquement une première stratégie d’acquisition permettant de couvrir la totalité de la boîte de Petri 20. Dans cet exemple, la boîte de Petri 20 présente un diamètre de 90 mm. Selon ce premier exemple, il est acquis 12 images distinctes par le capteur 50. Chaque image correspondant à une zone spatiale plus petite que la boîte de Petri 20, ces images seront dénommées imagettes dans la suite pour éviter toute ambiguïté avec une image de la boîte de Petri 20 qui pourra être reconstruite à partir de ces imagettes. Une imagette est ainsi une image en transmission d’une zone de l’échantillon 12 obtenue par acquisition par le capteur 50 de la lumière émise par la source lumineuse 42. Chaque imagette correspond au même champ de vision et présente donc la même dimension. Chacune de ces imagettes correspond à un rectangle sur la FIG. 5 et est numérotée de I1 à I12 pour montrer l’ordre dans lequel ces différentes imagettes sont acquises. Les imagettes sont prises par lignes successives depuis le coin supérieur gauche vers le coin inférieur droit. Selon l’exemple décrit, la boîte de Petri 20 est parcourue selon quatre lignes, de sorte que chaque ligne comporte trois imagettes. Cela correspond à un balayage de l’échantillon 12 par le système d’observation 10. C’est la boîte de Petri 20 qui est déplacée, la source lumineuse 42 et le capteur 50 restant fixes. La première imagette correspondant au rectangle I1 présente un recouvrement spatial avec la deuxième imagette correspondant au rectangle I2. Le recouvrement spatial correspond à une zone de recouvrement indiquée par la référence 120 sur la FIG. 5 . Dans la suite, une telle zone de recouvrement est dénommée zone latérale de recouvrement 120. Selon l’exemple de la FIG. 5 , la zone latérale de recouvrement 120 est rectangulaire et correspond à une surface comprise entre 10% et 30% de la surface d’une image. Chaque imagette d’une même ligne présente la même zone latérale de recouvrement avec l’imagette adjacente. Cela implique que la deuxième imagette présente deux zones de recouvrement avec les imagettes de la même ligne, une première zone latérale de recouvrement 120 avec la première imagette (sur sa partie gauche) et une deuxième zone latérale de recouvrement 122 avec la troisième imagette (sur sa partie droite). La première imagette présente aussi une zone de recouvrement avec la quatrième imagette. La zone de recouvrement est indiquée par la référence 124 sur la FIG. 5 . Dans la suite, une telle zone de recouvrement est dénommée zone verticale de recouvrement 124. La zone verticale de recouvrement 124 est une zone rectangulaire présentant une surface inférieure à la surface de la zone latérale de recouvrement 120 entre la première imagette et la deuxième imagette. Toutefois, cela pourrait être la surface supérieure, ce qui serait notamment indiqué pour certaines tailles de capteur. Selon l’exemple de la FIG. 5 , la surface de la zone verticale de recouvrement 124 est inférieure à 5% de la surface d’une imagette. Comme visible sur la FIG. 5 , chaque zone verticale de recouvrement 124 présente une zone commune 126 avec une zone latérale de recouvrement 120. Du fait de la forme des zones de recouvrement, la zone commune 126 présente une forme rectangulaire. La zone commune 126 est ainsi une zone commune avec quatre imagettes. A titre d’illustration, la zone commune 126 de la première imagette est commune à la deuxième imagette, la quatrième imagette et la cinquième imagette. Un exemple expérimental des imagettes obtenues par une telle stratégie d’acquisition est représenté sur la FIG. 6 . Selon le deuxième exemple de stratégie d’acquisition correspondant à la FIG. 7 , il est acquis 15 imagettes distinctes selon cinq lignes, de sorte que chaque ligne comporte également trois imagettes comme le premier exemple (figure de gauche). Dans cet exemple, similairement au cas précédent, chaque imagette comporte une zone latérale de recouvrement 130 et une zone verticale de recouvrement 132. Par rapport au premier exemple, la zone latérale de recouvrement 130 correspond à une surface relative par rapport à la surface d’une imagette similaire (toujours entre 10% et 30%) tandis que la zone verticale de recouvrement 132 présente une surface relative par rapport à la surface d’une imagette plus grande, typiquement du même ordre de grandeur que la zone latérale de recouvrement 130. Cela conduit à une zone commune 134 présentant une forme carrée. De telles configurations permettent d’obtenir une surface de recouvrement suffisante entre les différentes imagettes pour réaliser les étapes suivantes. En particulier, il est avantageux que, lors de l’étape d’acquisition E100, les imagettes soient acquises selon des lignes successives pour couvrir l’ensemble de l’échantillon 12. De préférence, le nombre d’imagettes acquises est comprise entre 12 et 15. Les étapes suivantes, à savoir les étapes de détermination, d’application et de fusion, visent à réaliser un ajustement des imagettes. Un tel ajustement est parfois dénommé sous le terme anglaise de « stitching ». Comme cela apparaîtra dans la description qui va suivre, les zones de recouvrement permettent notamment de prendre en compte les imprécisions dans le positionnement de la boîte de Petri 20 et de déterminer les transformations à appliquer pour replacer les imagettes dans un même référentiel. L’étape de détermination E102 vise à obtenir une transformation à appliquer à chaque imagette pour corriger à la fois les décalages en translation et en rotation et ainsi obtenir une transformation propre à chaque imagette. Les décalages en translation et en rotation proviennent de plusieurs éléments pouvant se combiner. Ainsi, les imprécisions des organes mécaniques (pinces et bras de déplacement notamment) peuvent générer de tels décalages. Du fait des mouvements répétés de la boîte de Petri 20, celle-ci peut subir une rotation par rapport à ce qui la maintient en place. Une autre cause est l’intervention de l’opérateur qui peut avoir à examiner plus précisément à l’œil une boîte de Petri 20 et qui ne remet pas exactement la boîte de Petri 20 dans sa position d’origine. Selon l’exemple décrit, l’étape de détermination E102 comporte plusieurs opérations. Une première opération vise à déterminer la distorsion entre deux imagettes voisines. Les imagettes sont notées A et B dans ce qui suit et il est supposé qu’elles font partie de la même ligne. Par exemple, l’imagette A est la première imagette et l’imagette B est la deuxième imagette. Lors d’une première opération, la zone latérale de recouvrement entre les imagettes A et B est découpée en n sous-zones. Dans le cas d’espèce, les sous-zones sont identiques pour faciliter les calculs, mais il serait possible de mettre en œuvre l’étape de détermination E102 avec des sous-zones de surfaces différentes. En outre, les sous-zones présentent avantageusement une forme rectangulaire pour les mêmes raisons calculatoires. Le nombre n est un entier naturel strictement supérieur à 2. Le nombre n est déterminé pour que les décalages induits par les erreurs de rotation soient localement négligeables au sein de la sous-zone. Les erreurs de rotations sont considérées comme négligeables à partir du moment où elles correspondent à un décalage maximal d’un pixel au sein d’une sous-zone. A titre d’ordre de grandeur, pour une zone latérale de taille 1914*6380, un nombre n de 252 permet de garantir un décalage en rotation négligeable. On obtient ainsi un découpage de la zone de recouvrement pour l’imagette A conduisant à un ensemble de n sous-zones de l’imagette notées sous-zones A i , l’indice i variant entre 1 et n. Similairement, on obtient aussi un ensemble de n sous-zones de l’imagette B notées sous-zones B i . La deuxième opération consiste alors à déterminer le décalage en translation entre les deux zones de recouvrement des imagettes A et B. Par construction, chaque sous-zone A i correspond à une sous-zone B i respective. En l’absence des erreurs, les sous-zones A i et B i seraient identiques deux à deux. Du fait du découpage précédent, les sous-zones A i et B i présentent uniquement un décalage en translation. Lorsque les distorsions se limitent à de simples translations, il suffit d’identifier une paire de points correspondants dans chacune des sous-zones, le vecteur de translation étant le décalage entre les deux points lorsque les images sont superposées. Cette situation est schématiquement illustrée par la FIG. 8 pour une sous-zone A1 (image sur la gauche) et une sous-zone correspondante B1 (image du centre) avec un motif d’illustration. Deux points correspondants sont indiqués par une croix sur ces images. Lorsque les motifs sont sensiblement superposés, les deux points ne sont pas superposés et le décalage en translation apparaît alors. D’un point de vue mathématique, cela peut s’écrire comme suit. En notant et deux points correspondants appartenant respectivement aux sous-zones A i et B i , le décalage en translation de la sous-zone A i par rapport à la sous-zone B i vérifie la relation suivante : Pour cela, il est possible d’utiliser une méthode de corrélation de phase. Il est ainsi obtenu pour chaque point l’ensemble des valeurs des décalages en translation pour chaque point. Une troisième opération est alors de déterminer une transformation affine permettant de passer de la zone de recouvrement de l’imagette A à l’imagette B. Cela signifie qu’on cherche à déterminer une transformation affine qui est la composée d’une rotation d’angle θ et d’une translation de vecteur correspondant au vecteur . Pour cela, il est résolu l’équation suivante : Où : , et , et Toute technique permettant de converger ici vers une solution pour cette équation peut être envisagée. Dans certains cas, la convergence peut être facilitée par l’emploi d’une technique de suppression des points aberrants. De tels points aberrants peuvent apparaître du fait que les imagettes contiennent à la fois l’intérieur de la boîte de Petri 20, la périphérie de la boîte de Petri 20 et l’extérieur de la boîte de Petri 20. Pour éliminer les points aberrants, il peut notamment être appliqué la méthode RANSAC. La méthode RANSAC est une méthode estimant les paramètres de certains modèles mathématiques. Plus précisément, c'est une méthode itérative et non-déterministe utilisée lorsque l'ensemble de données observées peut contenir des valeurs aberrantes. L’abréviation RANSAC renvoie à la dénomination anglaise de « RANdom SAmple Consensus » qui signifie littéralement « consensus à échantillon aléatoire ». Une démarche similaire peut être appliquée pour n’importe quelle zone de recouvrement. Ainsi, dans l’exemple décrit, pour la première imagette, il sera obtenu trois matrices , une avec la deuxième imagette, une avec la quatrième imagette et une avec la cinquième imagette. A l’issue de la troisième opération, il est ainsi obtenu les distorsions relatives entre chaque imagette. La quatrième opération vise à obtenir la fonction de transformation à appliquer à chaque imagette pour minimiser les distorsions entre chaque imagette. Une telle opération peut se réaliser selon la méthodologie qui va maintenant être exposée. Soit un ensemble de k paires de points correspondants dans deux imagettes A et B, tels que et où les notations et désignent respectivement l’ensemble des points des imagettes A et B. Par simplicité, il sera noté et dans la suite. En l’absence d’erreurs de rotation et de translation pour les imagettes A et B, les points seraient superposés de sorte qu’il viendrait . Dans la présente opération, il est donc cherché les transformations affines du plan telles que : Où : est la matrice de transformation affine appliquée à l’imagette A, est la matrice de transformation affine appliquée à l’imagette B. Comme précédemment, chaque transformation affine ou qui est la composée d’une rotation d’angle θ et d’une translation de vecteur correspondant au vecteur . Soit l’ensemble des matrices de transformation appliquées à chacune des images de l’ensemble des imagettes noté . Pour garantir l’unicité de la solution, il est choisi une imagette comme une imagette de référence. Par définition, elle est telle que sa matrice de transformation est l’identité : Où : est la matrice de transformation affine appliquée à l’imagette Ω. Avec cette définition, le problème à résoudre peut s’exprimer mathématiquement comme : Où : est une fonction indicatrice qui vaut 1 si les imagette A et B ont une zone de recouvrement en commun, 0 sinon. Cela correspond à un problème d’optimisation linéaire surdéterminé. Toute technique permettant de résoudre un tel problème peut être ici utilisé. Par exemple, la technique employée peut être une technique des moindres carrés. A l’issue de cette quatrième opération et donc de l’étape de détermination E102, il est ainsi obtenu l’expression de l’ensemble des transformations de l’ensemble . On note la transformation optimale ainsi obtenue pour l’imagette A avec la notation . Lors de l’étape d’application E104, les transformations ainsi obtenues sont appliquées sur l’imagette originale, c’est-à-dire que mathématiquement pour toutes les imagettes: Où : désigne l’imagette d’origine, les imagettes étant repérées par un indice j, et la matrice de transformation optimale déterminée à l’opération précédente, et désigne l’imagette corrigée. En appliquant la transformation optimale respective pour chacune des imagettes , il est ainsi obtenu toutes les imagettes corrigées . Lors de l’étape de fusion E106, il s’agit d’effectuer la fusion de l’ensemble des imagettes recalées pour obtenir l’image. Pour cela, les imagettes sont positionnées selon le schéma d’acquisition sélectionné, ici celui de la FIG. 5 . Puis, il convient de traiter la problématique des zones de recouvrement. Selon l’exemple décrit, les zones de recouvrement sont fusionnées. Une telle fusion peut être réalisée par moyennage du signal de chacune des imagettes. Chaque point de la zone de recouvrement finale est ainsi la moyenne arithmétique de la valeur des points de la zone de recouvrement dans la première imagette et des points de la zone de recouvrement dans la deuxième imagette. Un tel mode de fusion permet d’adoucir les discontinuités ou décalages résiduels. Cela est visible sur la FIG. 9 qui représente l’image obtenue par superposition des images sans fusion sur la gauche et l’image obtenue avec la mise en œuvre du mode de fusion qui vient d’être décrit. Selon un autre exemple, il est choisi le signal de l’image le plus proche. Dans un tel cas, la zone de recouvrement est découpée en deux parties de tailles égales. Pour le cas particulier d’une zone latérale de recouvrement, la moitié gauche de la zone de recouvrement est remplie par l’imagette de gauche et la moitié droite de la zone de recouvrement est remplie sur l’imagette de droite. Une opération similaire est réalisée pour le cas d’une zone verticale de recouvrement. Un tel mode de fusion permet de conserver la texture du fond pour des analyses ultérieures, comme cela sera expliqué ultérieurement dans la description. D’autres méthodes de fusion peuvent être envisagées en fonction du traitement qui sera fait des zones de recouvrement. Il vient d’être présenté un ensemble de techniques permettant, à partir d’imagettes d’obtenir une image. Il s’agit donc d’une reconstruction spatiale permettant de gérer les problématiques de positionnement de l’échantillon 12. L’unité d’analyse 36 met ensuite en œuvre une phase d’analyse P2 des images. Il est d’abord décrit, en référence à la FIG. 10 , une phase d’analyse P2 réalisée pour un antibiogramme. Un antibiogramme est un test de sensibilité des bactéries aux antibiotiques. Un tel test est souvent désigné par l’abréviation AST correspondant à la dénomination anglaise de « Antibiotic Susceptibility Testing » qui signifie littéralement « test de susceptibilité aux antibiotiques ». Il convient de noter ici qu’un antibiogramme est également utilisés pour d’autres organismes comme les champignons. En ce sens, un antibiogramme est un test de sensibilité de chaque organisme 18 à des antibiotiques. La phase d’analyse P2 des images vise ainsi à déterminer à partir des images obtenues par la phase d’obtention P1 à déterminer la sensibilité de chaque organisme 18 à au moins un antibiotique. Pour cela, il est supposé que le substrat 16 est propre à faire croître au moins une partie de l’ensemble d’organismes 14 et que l’échantillon 12 comprend au moins une zone dans laquelle le substrat 16 comprend un antibiotique. Pour cela, il est introduit l’antibiotique sous forme d’une pastille 100 comme représenté schématiquement à la FIG. 11 . Comme visible sur cette FIG. 11 , une pastille 100 correspond à un cylindre. Dans d’autres modes de réalisation, l’antibiotique peut être introduit sous la forme d’une bandelette. Selon l’exemple de la FIG. 10 , la phase d’analyse P2 comporte une étape d’obtention E150, une étape de détection E152, et une étape de détermination E154. Lors de l’étape d’obtention E150, l’unité d’analyse 36 obtient, pour chaque image, le tapis bactérien. Lorsque la concentration en bactérie est très importante sur un milieu de culture, les bactéries se développent en formant ce que l’on appelle un tapis bactérien. Le tapis bactérien est alors une pellicule multicouche de bactéries couvrant la surface du milieu gélosé. Cette couverture est plus ou moins uniforme mais ne permet pas de dénombrer ou d’identifier des colonies de bactéries. A titre d’illustration, l’étape d’obtention E150 comporte trois opérations. Dans une première opération, le calculateur 56 détecte les pastilles 100 d’antibiotiques. Pour mettre en œuvre une telle détection, le calculateur 56 met en œuvre un seuillage sur le niveau de gris dans l’image. En effet, sur une image de microscopie sans lentille, les pastilles, très opaques, apparaissent noire. Une suite d’opérations morphologiques permet de compléter la détection en utilisant l’information que les pastilles 100 sont des disques noirs sur l’images, ce qui permet de supprimer les poussières et autres artefact détecté par l’étape de seuillage. D’autres techniques basées sur une reconnaissance de forme pourraient également être utilisées pour mettre en œuvre une telle détection. A titre d’illustration, un réseau de neurones CNN pourrait être utilisé par le calculateur 56. Lors d’une deuxième opération, le calculateur 56 détecte les bords de la boîte 20. Plus précisément, le calculateur 56 détecte le dispositif de maintien 25 qui apparaît en noir sur l’image. Le dispositif de maintien 25 est, par exemple, détecté en appliquant un seuil sur le niveau de gris de l’image. Le dispositif de maintien 25 délimite la partie à l’extérieur de la boîte de Petri 20 et la partie à l’intérieur de la boîte de Petri 20. La partie extérieure est masquée, et la partie intérieure est conservée. La troisième opération consiste à enlever les éléments détectés de l’image. Cela permet d'isoler le tapis bactérien. Un tel isolement est ici avantageusement utilisé pour obtenir un gain en robustesse pour la suite de la mise en œuvre de la phase d’analyse P2. Le calculateur 56 met ensuite en œuvre l’étape de détection E152. L’étape de détection E152 vise à détecter la croissance bactérienne ou fongique. Pour cela, il est utilisé le fait qu’une évolution de la texture du tapis bactérien, qu’il s’agisse d’une évolution spatiale ou temporelle, est liée à la croissance bactérienne. Une texture est un arrangement spatial structuré des pixels. En l’espèce, les parties de l’image correspondant au tapis bactérien contiennent une texture caractéristique (motif et fréquence spatiale) différentes des parties de l’image où les bactéries ne se sont pas développées. Autrement formulé, la différence de texture permet de différencier le tapis bactérien de la zone d’inhibition. Cette étape de détection E152 peut être mise en œuvre en déterminant la texture dans l’image courante puis en la comparant avec une texture obtenue précédemment. Le calculateur 56 peut, par exemple, déterminer la texture en utilisant des critères de Haralick. Les critères de Haralick sont des métriques calculées à partir de la matrice de co-occurrence en niveau de gris et permettant de quantifier l’organisation spatiale des différents niveaux de gris dans l’image. En calculant ces critères sur une fenêtre glissante de l’image, il est obtenu une mesure locale du critère, dans toute l’image. Selon un autre exemple, le calculateur 56 utilise des histogrammes. Plus précisément, le calculateur 56 réalise un histogramme de niveau de gris qu’il compare à un histogramme de référence correspondant à la présence d’une zone d’inhibition, la distance entre les deux histogrammes servant de métrique pour la texture. Alternativement, l’histogramme de référence est celui d’une image dans laquelle aucune bactérie ou champignon n’a poussé. Selon encore un autre exemple, il est utilisé une PSD. Au lieu de réaliser un histogramme comme précédemment, on réalise une PSD sur l’image qui est comparée à une PSD de référence. L’abréviation « PSD » renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Power Spectrum Density » signifiant littéralement densité spectrale de puissance. Cela permet d’obtenir une représentation de l’organisation fréquentielle des pixels dans l’image. Il peut aussi être considéré l’emploi d’une transformée en ondelettes pour obtenir la texture. La transformée en ondelette consiste à appliquer une fonction de base, appelée ondelette, à plusieurs échelles de l’image, permettant ainsi de caractériser la texture de l’image à plusieurs niveaux de résolution. L’application de la transformée en ondelette sur une partie d’image renvoie une liste de coefficients d’ondelette qui caractérise la texture à différents niveaux de résolution. Ces coefficients d’ondelette sont utilisés comme indicateurs de texture et peuvent être comparés avec des coefficients de référence, ou être mis en entrée d’un classifieur pour classifier la texture. Selon un autre exemple, il est utilisé des machines à vecteurs de support. Un tel outil est plus souvent désigné par l’abréviation SVM qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « S up port-Vector M achine ». Un tel outil SVM peut être utilisé comme un classifieur binaire dont les deux sorties possibles seraient : Tapis bactérien ou zone d’inhibition. L’entrée du SVM pourrait être une liste de pixels, soit des métriques issues des méthodes précédemment détaillées comme la métrique issue des critères de Haralick. L’entraînement d’un tel SVM est réalisé sur un ensemble d’images contenant des zones d’inhibition et du tapis bactérien. Les différents exemples sont cumulables, les différents résultats obtenus par la mise en œuvre des techniques précitées faisant alors l’objet d’une agrégation, par exemple le calcul d’une moyenne des résultats ou l’emploi d’un SVM qui prend en entrée l’ensemble des métriques calculées. La texture est ainsi déterminée. Le calculateur 56 effectue ensuite une comparaison entre cette texture et une texture obtenue précédemment. Lorsque la différence est supérieure au bruit de mesure, cela signifie la présence d’une croissance bactérienne ou fongique. Le calculateur 56 détecte ainsi une croissance bactérienne ou fongique. Après une telle détection, le calculateur 56 met en œuvre l’étape de détermination E154. Lors de l’étape de détermination E154, le calculateur 56 détermine au moins une caractéristique relative à l’ensemble d’organismes 14 par analyse d’au moins une des images obtenues. L’analyse consiste à mesurer le diamètre d’inhibition sur la base d’une image qui peut être soit l’image originale ou l’image de texture. Lorsque les zones d’inhibition ne sont pas encore suffisamment visibles sur l’image, l’image de texture sera généralement préférée. Dans l’exemple de mise en œuvre proposé, la caractéristique déterminée à l’étape de détermination E154 est la sensibilité de l’organisme 18 à l’antibiotique. La sensibilité est ici obtenue en déterminant une dimension caractéristique du cercle d’inhibition associé à la croissance de l’ensemble d’organismes 14 sur la zone dans laquelle le substrat 16 comprend un antibiotique. Le cercle d’inhibition désigne la délimitation de la zone de croissance des organismes 14, croissance qui est inhibée par la présence d’un antibiotique. La zone sans organismes 14 est usuellement appelée zone d’inhibition. Dans le cas le plus usuel, la délimitation est un cercle mais présente parfois une forme plus complexe notamment en présence d’interaction avec d’autres antibiotiques ou à proximité du bord de la boîte de Petri 20. La dimension du cercle d’inhibition définie comme une dimension moyenne de la distance entre deux points opposés. Cette dimension que nous appellerons diamètre dépend de la sensibilité de la souche bactérienne à l’agent antibiotique utilisé. Dans ce qui suit, il est proposé une détermination du diamètre du cercle d’inhibition. L’estimation du diamètre d’inhibition permet ensuite d’estimer la sensibilité de l’organisme à l’agent antibiotique, selon la méthode de diffusion en milieu gélosé défini par l’EUCAST (organisme européen de référence), le CLSI (organisme américain de référence) ou le CA-SFM (organisme français de microbiologie). A titre d’exemple, pour chaque couple espèce/antibiotique, l’EUCAST défini un seuil de diamètre d’inhibition en dessous duquel l’organisme est défini comme résistant, et au-dessus duquel l’organisme est défini comme sensible. Dans le cas de la FIG. 10 , l’étape de détermination E154 comprend une opération d’extraction et une opération d’estimation. La première opération est effectuée par une technique d’extraction de contours. Dans le cas général, le cercle d’inhibition est effectivement circulaire. Dans un tel cas, la technique d’extraction de contours est un ajustement logistique sur la moyenne radiale du cercle d’inhibition. Alternativement, il est également possible d’utiliser comme technique d’extraction de contours une extraction de contours suivie par une détermination du cercle inscrit dans la zone d’inhibition. Dans un tel cas, il peut être utilisé un détecteur de Canny ou des détecteurs de gradient, comme un filtre de Sobel et un filtre de Prewit. Dans les cas plus complexes où la zone d’inhibition n’est pas circulaire, la technique précédente est utilisable en utilisant comme approximation que la zone d’inhibition est définie par des arcs de cercle. Alternativement, il est possible de passer par une extraction de contours pour obtenir la forme exacte de la zone d’inhibition et éventuellement d’en estimer le diamètre comme étant le diamètre du cercle inscrit. Selon un autre exemple, il est utilisé la texture du tapis bactérien pour obtenir ces contours. L’opération d’estimation consiste à réaliser une estimation de la dimension des contours à l’aide d’une technique d’estimation. Selon un premier exemple, la technique d’estimation consiste à calculer la moyenne radiale. Selon un deuxième exemple, la technique d’estimation consiste à réaliser un ajustement logistique. La technique consiste à calculer une moyenne radiale du niveau de gris autour du centre de la pastille. Plus précisément, la technique comprend une extraction des profils du niveau de gris (des coupes) orthogonalement au contour de la pastille, tout autour de la pastille selon un pas angulaire prédéfini. Le pas angulaire est, par exemple, d’un degré. Les profils sont ensuite moyennés. Le profil est ensuite approximé par une fonction logistique. En variante, il peut être utilisé toute autre fonction modélisant une transition de niveau de gris. En complément, il peut aussi être utilisé une technique RANSAC pour éliminer les points aberrants du contour extrait. La mise en œuvre des deux opérations permet d’obtenir une meilleure estimation du diamètre dans le cas de zone d’inhibition non circulaire. Cela est notamment utile pour détecter des interactions entre antibiotique puisque la présence d’une synergie ou d’un antagonisme conduit généralement à des formes non circulaires pour la zone d’inhibition. En outre, quelle que soit la forme de la zone d’inhibition, il est observé un gain en robustesse pour la mesure du diamètre de la zone d’inhibition. Le procédé permet donc une détection rapide de caractéristiques relatives à des organismes. Un tel gain en rapidité et en résolution rend envisageable d’utiliser des échantillons 12 pour lesquels la pastille 100 présente une taille caractéristique réduite. Par exemple, la taille caractéristique pourra être réduite d’un facteur 3 pour présenter une taille inférieure ou égale à 6 mm, inférieure ou égale à 4 mm, de préférence inférieure ou égale à 2 mm. Une taille minimale de 1 mm est néanmoins souhaitable. La phase d’acquisition P2 qui a été présentée en référence à la FIG. 4 peut également être avantageusement utilisé dans un procédé d’identification. Le procédé d’identification vise à identifier chaque organisme 18 d’au moins une partie de la boîte 20. Une espèce est un rang taxonomique de la nomenclature bactérienne regroupant l’ensemble des souches considérées comme suffisamment proches de la souche type de l’espèce pour y être assimilées. Selon l’exemple de la FIG. 12 , la phase d’analyse P2 comporte une sous-phase de détection SP1 suivie d’une sous-phase d’identification SP2. La sous-phase de détection SP1 a pour objectif de détecter les colonies sur les images obtenues après la phase d’acquisition P1 et idéalement d’obtenir leur localisation. Une colonie bactérienne est un amas de bactéries issues de la duplication d’une bactérie souche (parfois plusieurs) sur un milieu gélosé. C’est en se divisant que les bactéries s’organisent en colonies. Une telle colonie est parfois désignée sous l’acronyme CFU qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Colony Forming Unit ». En pratique, le nombre de colonies sur une boîte de Petri 20 peut aller jusqu’à quelques centaines. Selon l’exemple décrit, la sous-phase d’identification SP2 comporte une étape de calcul E160, une étape de vérification E162 et une étape de détermination E164. Lors de l’étape de calcul E160, le calculateur 56 applique un réseau de neurones sur au moins une image. Avant d’expliciter plus en détail cette étape de calcul E160, il convient de donner quelques éléments généraux concernant la notion de réseau de neurones. Un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Dans certains cas particuliers, le réseau de neurones est un réseau de neurones à convolution. Un réseau de neurones à convolution est aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutif ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. En outre, il existe des couches de neurones particuliers comme une couche de neurones entièrement connectée. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». L’exemple de la FIG. 12 pour l’étape de calcul E160 est d’abord illustré pour un exemple simple dans lequel l’échantillon 12 observé est mono-microbien, c’est à dire qu’une seule espèce de bactérie ou de champignon est présent dans la boîte 20 imagée. Dans un tel cas, l’étape de calcul E160 comporte une opération d’application et une opération d’association. Lors de l’opération d’application, le calculateur 56 applique ici un classifieur. Par exemple, le classifieur est un réseau de neurones de classification à K classes (chaque classe est alors une espèce). Le classifieur est, par exemple, un réseau CNN suivie d’un bloc SASE. L’abréviation SASE renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Spatially-Adaptative Squeeze-Excitation » ce qui signifie littéralement excitation de compression spatialement adaptatif. Le bloc SASE sert ici à améliorer les capacités d’abstraction du modèle correspondant au réseau CNN. Le classifieur est entraîné sur un ensemble de 278 boîtes de Petri de 10 espèces bactériennes. Un tel réseau de neurones fournit à partir d’une image en entrée et de la localisation de la colonie pour chaque colonie un ensemble de scores associés à chacune des classes. De préférence, l’entrée est un tableau rassemblant plusieurs trames. Par exemple, l’entrée est un tableau de taille 125x125x36 correspondant à 36 trames (acquisition d’une image toutes les 30 minutes pendant 18h) d’un clip de 125x125 pixels d’une colonie détectée au préalable. Bien entendu, la taille du clip peut varier, le nombre de trames également et il est envisageable que les trames comportent plusieurs types de trames, chaque type correspondant à une longueur d’onde spécifique. Autrement formulé, pour chaque colonie i, le réseau de neurones donne un ensemble de K scores où i est un entier variant entre 1 et N le nombre de colonies. Comme les scores peuvent être interprétés comme des probabilités d’appartenance à la classe correspondante, il peut être écrit : avec Selon l’exemple considéré, le calculateur 56 vient associer lors de l’opération d’association la colonie considérée à une espèce. Plus spécifiquement, le calculateur 56 considère que l’espèce associée à la colonie considérée est l’espèce correspondant au score le plus élevé. Cela correspond à la relation mathématique suivante : Où : désigne l’espèce associée à la colonie i, et est une fonction qui donne l’espèce associée à une probabilité. Il est ainsi obtenu à l’issue de l’étape de calcul E160, un ensemble d’associations espèce la plus probable – colonie, et ce pour chaque colonie. Lors de l’étape de vérification E162, le calculateur 56 vérifie la fiabilité du résultat de la prédiction. Autrement formulé, le calculateur 56 vérifie qu’une condition de fiabilité des probabilités obtenues est remplie par comparaison d’au moins une valeur issue des probabilités obtenues avec un seuil prédéfini. Cette étape de vérification E162 vise à gérer le fait que, lors de leur entraînement, les réseaux de neurones sont entraînés sur un ensemble prédéfini d’espèces. Cela résulte en une absence de certaines classes. Ainsi, en inférence, le classifieur n’a pas la capacité à donner une bonne réponse pour une colonie correspondant à une classe inconnue du classifieur. Selon cet exemple, la valeur maximale des scores associés à une colonie est comparée à un seuil . Lorsque cette valeur maximale est strictement inférieure au seuil , il est considéré qu’il n’est pas possible d’effectuer une prédiction, c’est-à-dire que la colonie correspond à une espèce inconnue ou que cette prédiction n’est pas suffisamment fiable. Le seuil est un nombre entre 0 et 1 qui est choisi en fonction du cas d’espèce. De préférence, le seuil est choisi entre 0,7 et 0,9. En pratique, un seuil de 0,8 permet d’obtenir de bonnes performances. Dans un premier temps, on suppose que l’espèce est connue. Le calculateur 56 met alors en œuvre l’étape de détermination E164. Selon l’exemple de l’échantillon 12 mono-microbien, il peut être mis en œuvre une agrégation. Lors d’une telle opération, les différentes associations précédentes sont agrégées par utilisation d’une fonction d’agrégation pour obtenir une seule classe (une seule espèce) pour l’ensemble des colonies de la boîte 20. Plusieurs fonctions d’agrégation peuvent être considérées à ce stade. Une première fonction d’agrégation consiste à retenir l’espèce la plus fréquente dans la boîte 20. Cela revient mathématiquement à effectuer l’opération suivante : Où : désigne l’espèce retenue pour l’ensemble de la boîte 20, et désigne la fonction telle que vaut 1 si et 0 sinon. Un deuxième exemple de fonction d’agrégation consiste à retenir l’espèce dont la somme des scores associés est la plus importante. Dans un tel exemple, il est utilisé la fonction mathématique suivante : Où est le maximum du score associé à l’espèce . Un tel exemple de mise en œuvre de l’étape de détermination E164 permet d’obtenir un gain considérable en robustesse pour ce cas d’un échantillon 12 mono-microbien. Cela permet, en effet, de remédier au fait qu’il est très fréquent d’avoir quelques colonies mal identifiées sur une boite, malgré une précision d’identification élevée. A titre d’exemple, avec une précision de 95%, une boite de 400 colonies aura statistiquement 20 colonies mal identifiées. Une telle mise en œuvre permet ainsi de corriger la mauvaise identification des 20 colonies. Au final, cette technique revient à une technique de vote sur un ensemble d’organismes 14 (ici l’ensemble de la boîte 20). Ainsi, on peut généraliser ce qui vient d’être décrit à une pluralité d’organismes 18 correspondant à la même espèce. Dans ce cas, l’étape de détermination E164 comporte la mise en œuvre d’une fonction d’agrégation des différentes probabilités trouvées pour chacun des organismes 18. Le premier exemple décrit correspond alors à une fonction d’agrégation donnant comme espèce pour la pluralité d’organismes 18 le maximum de l’ensemble des probabilités alors que le deuxième exemple correspond à une fonction d’agrégation donnant comme espèce pour la pluralité d’organismes 18 le maximum de l’ensemble des probabilités. Au cas où l’espèce à identifier n’est pas connue, par construction, cela signifie que la condition de fiabilité n’est pas remplie. Le calculateur 56 donne alors comme information que chaque organisme 18 considéré appartient à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies. Cela permet donc que le calculateur 56 soit capable de gérer les situations nouvelles comprenant à des situations non apprises lors de l’entraînement du réseau de neurones. Selon un mode de réalisation plus élaboré qui va maintenant être décrit, le calculateur 56 est capable de fournir des informations complémentaires sur un organisme 18 appartenant à une espèce inconnue. Pour cela, il est utilisé un arbre phylogénétique. Par définition, un arbre phylogénétique est une représentation sous forme d’arbre des relations entre différents organismes 18 et est construit à partir de leurs caractéristiques génétiques et leurs liens de parentés. Un tel arbre est montré sur la FIG. 13 . L’arbre comporte plusieurs nœuds qui sont répartis selon des niveaux phylogénétiques depuis une racine (niveau le plus élevé) vers les feuilles (niveau le plus faible). On appelle niveau phylogénétique la profondeur du taxon étudié dans l’arbre phylogénétique. Les niveaux phylogénétiques considérés sont ainsi basés sur le rang taxonomique, c’est-à-dire le niveau hiérarchique dans la classification du vivant. Dans certains cas, les niveaux phylogénétiques incluent des rangs taxonomiques usuels, basés sur la génétique et/ou des groupements de taxons ou d’espèces avantageusement choisis pour répondre à une problématique, notamment une problématique d’identification spécifique comme identifier les gram-positif et les gram-négatif. Les groupements de taxons ou d’espèces sont basés sur des critères choisis pour le cas d’espèce, le critère pouvant être génétique, phénotypique, clinique (symptôme, sensibilité aux antibiotiques) ou matériel (type d’antibiogramme à disposition). Selon l’exemple représenté, il existe 7 niveaux qui sont dans l’ordre successivement décroissant : le domaine, le phylum, la classe, l’ordre, la famille, le genre et l’espèce. Il ne s’agit cependant que d’un exemple puisqu’il existe des philogroupes de niveau plus faibles qui pourraient expliquer les différences de morphotypes et de résistance au sein d’une même espèce. Un nœud d’un niveau est repéré par une lettre et un numéro correspondant à l’ordre dans lequel il apparaît depuis la gauche vers la droite dans la FIG. 13 . Lorsqu’un lien phylogénétique existe entre deux nœuds, un lien est visible sur cette FIG. 13 . Dans cette vision, un nœud d’un niveau supérieur est un nœud parent d’un nœud de niveau inférieur et réciproquement, un nœud de niveau inférieur est un nœud enfant d’un niveau supérieur. Il peut ainsi être dressé le tableau suivant : N om du nœud Niveau d’appartenance Dénomination complète Lien avec d’autres nœuds D1 domaine Bactérie P1 et P2 P1 phyllum Pseudomonadota D1 et C1 P2 phyllum Bacillota D1 et C2 C1 classe Gammaproteobacteria P1, O1 et O2 C2 classe Bacilli P2, O3 et O4 O1 ordre Enterobacterales C1, F1 et F2 O2 ordre Pseudomodanales C1 et F3 O3 ordre Lactobacillales C2 et F4 O4 ordre Bacillales C2 et F5 F1 famille Enterobacteriaceae O1, G1, G2 et G3 F2 famille Yersiniaceae O1 et G4 F3 famille Pseudomonadaceae O2 et G5 F4 famille Enterococcaceae O3 et G6 F5 famille Staphyloccaceae O4 et G7 G1 genre Enterobacter F1 et E1 G2 genre Escherichia E2 et F1 G3 genre K l ebsiella E3 et F1 G4 genre Serratia E4 et F2 G5 genre Pseudomonas E5 et F3 G6 genre Enterococcus E6, E7 et F4 G7 genre Staphylococcus E8, E9, E10 et F5 E1 espèce Enterobacter c loacae c omplexe G1 E2 espèce Escherichia c oli G2 E3 espèce Klebsiella p neumoniae G3 E4 espèce Serratia m arcescens G4 E5 espèce Pseudomonas a eruginosa G5 E6 espèce Enterococcus f aecalis G6 E7 espèce Enterococcus f aecium G6 E8 espèce Staphylococcus a ureus G7 E9 espèce Staphylococcus e pidermidis G7 E10 espèce Staphylococcus s aprophyticus G7 L’arbre phylogénétique de la FIG. 13 comporte donc 10 espèces réparties en 7 genres appartenant respectivement à 5 familles, elles-mêmes réparties en 4 ordres faisant partie de 2 classes correspondant à 2 phylums du domaine des bactéries. Avec les connaissances biologiques, il est possible connaissant les espèces de dresser un tel arbre phylogénétique. Autrement formulé, il peut être considéré qu’à partir des 10 espèces E1 à E10, il est possible de dériver l’arbre phylogénétique de la FIG. 13 . Bien entendu, les 10 espèces E1 à E10 peuvent être associés à un arbre phylogénétique différent. En particulier, au lieu d’un arbre à 7 niveaux, il pourrait être considéré un arbre à 3 ou 4 niveaux. En outre, il n’est pas obligatoire que les niveaux soient exactement consécutifs comme c’est le cas pour l’arbre de la FIG. 13 . On pourrait, par exemple, former un arbre à 4 niveaux avec les nœuds D1, P1, P2, F1 à F5 et E1 à E10. De préférence néanmoins, en pratique, on choisira des niveaux proches des espèces E1 à E10 pour obtenir des informations les plus précises possibles selon l’une des techniques qui vont être décrites. Dans ce mode de réalisation, l’étape de vérification E162 est effectuée pour chaque nœud. Pour cela, lors de l’étape de vérification E162, le calculateur 56 calcule un score pour chaque nœud. Le score de chaque nœud est calculé comme la somme des scores de chacun des nœuds enfants. On peut ainsi obtenir une valeur pour chacun des nœuds. Il résulte d’une telle définition que la racine de l’arbre phylogénétique a un score égal à 1. Le calcul et ses résultats vont maintenant être illustrés à travers trois exemples. Le premier exemple correspond à une prédiction d’une espèce Enterococcus f aecalis . Dans un tel cas, les scores résultant du réseau de neurones sont les suivants : Espèce Score de prédiction E1 0 E2 0 E3 0 E4 0 E5 0 E6 1 E7 0 E8 0 E9 0 E10 0 Il en résulte que les valeurs non nulles des autres nœuds sont les suivantes : Nœud Score de prédiction G6 1 F4 1 O3 1 C2 1 P2 1 D1 1 L’ensemble des nœuds vérifiant la condition de fiabilité (seuil ici fixé à 0,7) sont donc les nœuds D1, P2, C2, O3, F4, G6 et E6. Lors de l’étape de détermination E164, le système d’observation 10 pourra fournir à l’utilisateur une information enrichie, à savoir que non seulement l’espèce va être connue mais aussi les autres niveaux phylogénétiques. Cet exemple montre que l’utilisation de l’arbre phylogénétique ne vient pas perturber une prédiction exacte. Typiquement, il ne faudrait pas que le calculateur 56 identifie la bonne espèce et pas la bonne classe. Dans le deuxième exemple, il s’agit de prédire une espèce Enterobacter cloacae complex alors que les scores résultant du réseau de neurones sont les suivants : Espèce Score de prédiction E1 0,21 E2 0,64 E3 0 E4 0 E5 0 E6 0,14 E7 0 E8 0 E9 0 E10 0 Une telle situation peut se produire lorsque deux espèces sont relativement proches, ce qui est le cas dans cet exemple puisque que les espèces E1 et E2 appartiennent au même genre. Il peut aussi être noté que, dans cette hypothèse, le calculateur 56 prédit avec le score le plus élevé l’espèce E2 soit l’espèce Escherichia coli , ce qui est erroné. Pour un seuil de 0,5, le calculateur 56 sortirait une erreur ou pour un seuil plus élevé, typiquement 0,7, le calculateur 56 ne donnerait aucune prédiction. En effectuant le calcul de chacune des valeurs pour les nœuds, les valeurs non nulles des autres nœuds sont les suivantes : Nœud Score de prédiction G1 0,21 G2 0,64 G6 0,14 F1 0,86 F4 0,14 O1 0,86 O3 0,14 C1 0,86 C2 0,14 P1 0,86 P2 0,14 D1 1 Avec un seuillage à 0,7, les nœuds F1, O1, C1, P1 et D1 sont fiables (respectent la condition de fiabilité) et pas les autres. Une manière de choisir l’information déterminée est de parcourir les nœuds dans le sens descendant depuis le nœud initial (racine) vers les nœuds correspondant en espèce en suivant un chemin de nœuds respectant la condition de fiabilité et en sélectionnant la dénomination complète associé au dernier nœud. Ici, le chemin est le suivant : nœud F1, nœud O1, nœud C1, nœud P1 puis nœud D1. L’information déterminée est celle du nœud D1. Cela correspond à déterminer que l’organisme 18 appartient à la famille Enterobacteriaceae . On notera que l’information obtenue à la fin est juste malgré une prédiction erronée en sortie. Pour un seuil à 0,7, le système d’observation 10 fournit ainsi une information que l’espèce de l’organisme 18 n’est pas connue ou pas fiable mais que la famille identifiée est la famille Enterobacteriaceae . Ainsi, la technique qui vient d’être décrite avec l’emploi de l’arbre phylogénétique permet une bonne identification au niveau de la famille à défaut d’une identification au niveau de l’espèce. Dans le troisième exemple, il s’agit d’identifier une espèce Staphylococcus c apitis mais le réseau de neurones n’a pas été entraîné pour prédire cette espèce. L’espèce Staphylococcus c apitis correspond au même genre G7 que les nœuds E8 à E10. Cela est indiquée par une liaison additionnelle en pointillées sur la FIG. 14 qui correspond à l’arbre de la FIG. 13 enrichi avec un nœud EX associé à l’espèce Staphylococcus c apitis . La mise en œuvre de l’étape de calcul E160 conduit aux scores suivants : Espèce Score de prédiction E1 0 E2 0 E3 0 E4 0 E5 0 E6 0 E7 0 E8 0 E9 0,62 E10 0,38 Comme attendu, le réseau de neurones prédit des espèces relativement proches de l’espèce recherchée puisque que les espèces E9 et E10 appartiennent au même genre que l’espèce à identifier. Il peut aussi être noté que, dans cette hypothèse, le calculateur 56 prédit avec le score le plus élevé l’espèce E9 soit l’espèce Staphylococcus s aprophyticus , ce qui est erroné. Pour un seuil de 0,5, le calculateur 56 sortirait une erreur ou pour un seuil plus élevé, typiquement 0,7, le calculateur 56 ne donnerait aucune prédiction. En effectuant le calcul de chacune des valeurs pour les nœuds, les valeurs non nulles des autres nœuds sont les suivantes : Nœud Score de prédiction G7 1,00 F5 1,00 O4 1,00 C2 1,00 P2 1,00 D1 1,00 Le calculateur 56 effectue alors la même opération de parcourir les nœuds dans le sens descendant depuis le nœud initial (racine) vers les nœuds correspondant en espèce en suivant un chemin de nœuds respectant la condition de fiabilité et en sélectionnant la dénomination complète associé au dernier nœud. Cela le conduit à déterminer que l’information fiable est celle correspondant au nœud G7. Cela correspond à déterminer que l’organisme 18 à identifier appartient au genre Staphylococcus . On notera que l’information obtenue à la fin est juste malgré une prédiction erronée en sortie. Pour un seuil à 0,7, le système d’observation 10 fournit ainsi une information que l’espèce de l’organisme 18 n’est pas connue ou pas fiable mais que le genre identifié est le genre Staphylococcus . En outre, du fait du score nul pour l’espèce E8, il peut en être déduit de manière certaine que l’espèce n’est pas Staphylococcus a ureus . Ainsi, la technique qui vient d’être décrite avec l’emploi de l’arbre phylogénétique permet une bonne identification à un niveau phylogénétique supérieur à celui de l’espèce même lorsque le réseau de neurones n’a pas la capacité de déterminer l’espèce à identifier. A travers les résultats obtenus, il ressort que l’emploi d’un arbre phylogénétique permet d’améliorer grandement l’identification. Cette approche permet ainsi d’apporter de l’information sur les niveaux phylogénétiques supérieurs lorsque le score obtenu à un niveau inférieur n’est pas suffisamment élevé. Cela permet d’obtenir un gain en robustesse en contraignant les regroupements d’espèces et le parcours de l’arbre par des liens génétiques. En outre, sans aucun réentraînement du réseau de neurones, le système d’observation 10 est capable de réaliser une identification à un niveau phylogénétique supérieur même pour des espèces inconnues. L’approche décrite permet ainsi de gérer efficacement le problème d’entraînement du réseau de neurone d’identification. En effet, pour reconnaître une espèce de bactérie, le réseau de neurone doit être entraîné sur un nombre important de souches de cette espèce. Certaines espèces de bactérie sont très fréquentes dans les analyses cliniques, il est donc aisé de constituer une base de données d’entraînement pour ces espèces. En revanche, de nombreuses espèces sont bien plus rares : il est donc difficile de constituer une base d’entraînement suffisamment fournie pour intégrer ces espèces. Là où les approches classiques de classification ne donnent au mieux aucune information, au pire se trompent systématiquement sur ces espèces non présentes dans l’espace d’entraînement, l’approche qui vient d’être décrite permet de prédire une information pertinente sur l’organisme 18 testé. Le procédé qui vient d’être décrit permet donc non seulement une bonne identification de l’espèce des organismes 18 mais également la fourniture d’informations fiables en cas d’espèces inconnues ou difficiles à reconnaître avec certitude. D’autres modes de réalisation des procédés d’observations décrits précédemment peuvent avantageusement être envisagés. En particulier, selon un mode de réalisation, l’intervalle de temps entre chaque obtention d’une image lors de la mise en œuvre de la phase d’obtention P1 est réglable. Avantageusement, l’intervalle de temps dépend de l’au moins une caractéristique déterminée. Par exemple, pour la croissance de la bactérie Escherichia coli incubée à 37°, il est connu qu’une phase de latence de 2h a lieu, puis une croissance exponentielle de 10h puis un ralentissement pour atteindre une phase stationnaire puis une phase de déclin. Dans un tel cas, on pourrait envisager de prendre une image toutes les heures pendant les phases de latence et une image toutes les 10 minutes pendant la phase de croissance. Il pourrait même être envisagé que l’intervalle de temps soit déterminé en temps réel en fonction de l’évolution observée de la croissance des colonies. Pour réduire la charge calculatoire, il peut aussi être intéressant de limiter la partie de l’image à analyser. Par exemple, il est envisageable de déterminer d’au moins une propriété relative aux colonies détectées et puis de sélectionner des colonies, les étapes de calcul (notamment application du réseau de neurones) étant uniquement mis en œuvre pour les colonies sélectionnées. Procédé d’observation d’un échantillon (12), l’échantillon (12) comprenant : - un ensemble d’organismes (14), - un substrat (16) solide supportant l’ensemble d’organismes (14), le procédé étant mis en œuvre par un système d’observation (10) comportant une unité d’imagerie sans lentille (34) et le procédé comprenant : - une phase d’obtention d’images de l’échantillon (12), - une phase d’analyse des images, la phase d’analyse comprenant : - une étape de calcul de la probabilité qu’au moins un organisme (18) appartienne à une espèce prédéfinie, l’étape de calcul comprenant l’application d’un réseau de neurones sur au moins une image pour obtenir la probabilité que ledit au moins un organisme (18) appartienne à une espèce prédéfinie, les espèces prédéfinies étant l’ensemble des espèces que le réseau de neurones a été entraîné à identifier dans une image, - une étape de vérification qu’une condition de fiabilité des probabilités obtenues est remplie par comparaison d’au moins une valeur issue des probabilités obtenues avec un seuil prédéfini, et - une étape de détermination d’au moins une information relative à l’identité de l’au moins un organisme (18), l’information étant l’appartenance à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies lorsque la condition de fiabilité n’est pas remplie. Procédé d’observation selon la revendication 1, dans lequel la valeur issue des probabilités est la valeur maximale des probabilités calculées. Procédé d’observation selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les organismes (18) sont organisés en colonies, le procédé d’observation comprenant, en outre, une phase de détection des colonies pour détecter les colonies et les localiser, le réseau de neurones de l’étape de calcul prenant également en entrée la localisation d’au moins une colonie. Procédé d’observation selon la revendication 3, dans lequel la phase d’analyse comprend une étape de détermination d’au moins une propriété relative aux colonies détectées et une étape de sélection des colonies pour obtenir des colonies sélectionnés, l’étape d’obtention étant uniquement mise en œuvre pour les colonies sélectionnées. Procédé d’observation selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel une pluralité d’organismes (18) correspondent à la même espèce, l’étape de détermination comportant la mise en œuvre d’une fonction d’agrégation des différentes probabilités trouvées pour chacun des organismes (18). Procédé d’observation selon la revendication 5, dans lequel la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes (18) le maximum de l’ensemble des probabilités. Procédé d’observation selon la revendication 5, dans lequel la fonction d’agrégation donne comme espèce pour la pluralité d’organismes (18) l’espèce pour laquelle la somme sur chaque organisme (18) des probabilités que l’organisme (18) appartienne à l’espèce est maximale. Procédé d’observation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel, lors de l’étape de calcul, le réseau de neurones est un réseau de neurones de classification à plusieurs classes. Procédé d’observation selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel un arbre phylogénétique a été défini pour le réseau de neurones, l’arbre phylogénétique comprenant un ensemble de nœuds répartis selon au moins deux niveaux phylogénétiques, le niveau phylogénétique le plus faible étant l’espèce, les nœuds étant reliés entre eux lorsqu’il existe un lien phylogénétique entre eux, l’étape de vérification comprenant le calcul d’une probabilité pour chaque nœud à partir des probabilités calculées à l’étape de calcul et la vérification de la condition de conformité pour chaque nœud. Procédé d’observation selon la revendication 9, dans lequel, lors de l’étape de détermination, l’information déterminée est l’appartenance au niveau phylogénétique le plus bas respectant une condition de conformité. Procédé d’observation selon la revendication 9 ou 10, dans lequel les niveaux phylogénétiques sont choisis dans la liste constituée du phyllum, de la classe, de l’ordre, de la famille et du genre. Procédé d’observation selon l’une quelconque des revendications 9 à 11, dans lequel le nombre de niveaux phylogénétiques est supérieur ou égal à 4. Procédé d’observation selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel le seuil prédéfini présente une valeur comprise entre 0,7 et 0,9. Système d’observation (10) d’un échantillon (12), l’échantillon (12) comprenant : - un ensemble d’organismes (14), et - un substrat (16) solide supportant l’ensemble d’organismes (14), le système d’observation (10) comportant une unité d’imagerie sans lentille (34) et propre à : - obtenir des images de l’échantillon (12), - analyser les images, l’analyse comprenant : - le calcul de la probabilité qu’au moins un organisme (18) appartienne à une espèce prédéfinie, le calcul comprenant l’application d’un réseau de neurones sur au moins une image pour obtenir la probabilité que ledit au moins un organisme (18) appartienne à une espèce prédéfinie, les espèces prédéfinies étant l’ensemble des espèces que le réseau de neurones a été entraîné à identifier dans une image, - la vérification qu’une condition de fiabilité des probabilités obtenues est remplie par comparaison d’au moins une valeur issue des probabilités obtenues avec un seuil prédéfini, et - la détermination d’au moins une information relative à l’identité de l’au moins un organisme (18), l’information étant l’appartenance à une espèce non comprise dans les espèces prédéfinies lorsque la condition de fiabilité n’est pas remplie. Système d’observation selon la revendication 14, le système d’observation (10) comportant, en outre, un élément de régulation (37) de l’environnement du système d’observation (10).