FR 3163184 A1 20251212 FR 2405927 A 20240605 PROCEDE POUR QUALIFIER UN ENSEMBLE DE DONNEES D’ENTRAINEMENT Procédé pour accéder à une ressource informatique dans une séquence à deux étapes, ledit procédé comportant une première étape pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine et une seconde étape de déverrouillage de l’accès à une ressource informatique, la première étape comportant : génération d’un premier ensemble (ENS1) d’images ; génération d’une image cible (IMC) ; sélection d’au moins une première image ; génération d’un premier label d’image associé à une première image sélectionnée ; affectation du premier label, de sorte à obtenir un premier ensemble d’images labelisées destinées à entrainer un modèle d’apprentissage machine, ladite sélection de la première image étant associée à une première étape d’une séquence d’accès, et engagement d’une deuxième étape de ladite séquence d’accès, dans laquelle un contrôle d’un code est effectué. Figure pour l’abrégé : Fig. 4 PROCEDE POUR QUALIFIER UN ENSEMBLE DE DONNEES D’ENTRAINEMENT Domaine de l’invention L’invention concerne un procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage automatique. L’invention concerne également un procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage automatique. État de la technique Les données annotées jouent un rôle crucial dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique dans divers domaines. En fournissant des étiquettes ou des annotations qui décrivent les caractéristiques et les catégories des données, les données annotées permettent aux algorithmes d'apprentissage automatique de comprendre et de généraliser les modèles à partir des exemples fournis. Que ce soit dans la reconnaissance d'images, la compréhension du langage naturel, la détection d'anomalies ou d'autres tâches, les données annotées servent de référence pour enseigner aux modèles à reconnaître des motifs et à prendre des décisions pertinentes. Un ensemble de données annotées de haute qualité est essentiel pour garantir la précision et la robustesse des modèles d'apprentissage automatique, et souvent, leur création nécessite l'intervention humaine pour garantir l'exactitude des annotations. C’est le cas dans le domaine médical, où de nouvelles techniques d’analyse utilisant l’intelligence artificielle se développent. En particulier, des algorithmes d’apprentissage machine sont de plus en plus fréquemment utilisés pour résoudre des problématiques de détection de structures ou de caractérisation d’images médicales. Ces algorithmes requièrent un volume considérable de données d’annotation et d’entraînement. Un problème de l’annotation d’images par exemple dans le domaine médical ou le domaine de l’astronomie est que les images que l’on souhaite annoter ne correspondent à aucune structure communément connue par un individu. En effet, classifier des phares, des chiens, ou encore des voitures fait appel à un référentiel ontologique connu du fait qu’un individu peut rapprocher une image un objet dont l’ontologie est connue par ce dernier. Or lorsque l’on souhaite classifier une image présentant des motifs difficilement isolables parce qu’on cherche une ressemblance d’ensemble ou une ressemblance reposant sur plusieurs critères, seul un expert du domaine est en capacité de bien labelliser l’image. Un objet de l’invention est de proposer une solution améliorant les inconvénients des solutions de l’art antérieur. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine, ledit procédé comportant : génération d’un premier ensemble d’images, correspondant à une segmentation d’au moins une image donnée d’entrée par un composant graphique, affichage du premier ensemble d’images au sein d’un élément graphique inscrit au sein d’une forme géométrique prédéfinie ; génération d’une image cible représentant la cible d’intérêt et associée à un label nommé « label cible » ; sélection d’au moins une première image du premier ensemble au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via ledit composant graphique ; génération d’un premier label d’image associé à l’au moins une première image sélectionnée ; qualification de l’au moins une première image sélectionnée par affectation du premier label, de sorte à obtenir un premier ensemble d’images labelisées destinées à entrainer un modèle d’apprentissage machine. L’ensemble des modes de réalisation se rapportant à la labélisation des images décrit selon le second aspect de l’invention se rapporte également au premier aspect. Selon un second aspect, l’invention concerne un procédé pour accéder à une ressource informatique dans une séquence à deux étapes, ledit procédé comportant une première étape pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine et une seconde étape de déverrouillage de l’accès à une ressource informatique, la première étape comportant : génération d’un premier ensemble d’images, correspondant à une segmentation d’au moins une image donnée d’entrée par un composant graphique et comportant un premier panel d’images comportant au moins une image susceptible de correspondre à une cible d’intérêt et un second panel d’images ne correspondant pas à la cible d’intérêt ; affichage du premier ensemble d’images au sein d’un élément graphique inscrit au sein d’une forme géométrique prédéfinie ; génération d’une image cible représentant la cible d’intérêt et associée à un label nommé « label cible » ; sélection d’au moins une première image du premier ensemble au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via ledit composant graphique ; génération d’un premier label d’image associé à l’au moins une première image sélectionnée ; qualification de l’au moins une première image sélectionnée par affectation du premier label, de sorte à obtenir un premier ensemble d’images labelisées destinées à entrainer un modèle d’apprentissage machine, ledit composant graphique générant un élément permettant d’engager une deuxième étape de ladite séquence de déverrouillage de l’accès à ladite ressource informatique, dans laquelle un contrôle d’un code est effectué. Selon un mode de réalisation, la sélection de la dite au moins une première image est associée à une première étape d’une séquence d’accès à une ressource informatique. La sélection d’au moins une image permet de passer automatiquement à la seconde étape de la séquence. Selon un mode de réalisation, la génération d’un premier ensemble d’images comporte un premier panel comportant au moins une image représentant une cible d’intérêt et un second panel d’images ne représentant pas la cible d’intérêt. Selon un mode de réalisation, la génération du premier ensemble d’images entraine un affichage aléatoire par un composant graphique de l’ensemble des images agencées au sein d’un élément graphique s’inscrivant dans une forme géométrique prédéfinie. Selon un mode de réalisation, la segmentation d’une image donnée d’entrée par un composant graphique est réalisée par fragmentation aléatoire de l’image d’entrée en fragments de résolution identique. Lorsque différentes images d’entrée sont utilisées, la sélection et la génération de la disposition aléatoire peut être réalisée de sorte à afficher dans la même fenêtre des images provenant de différentes sources. Selon un mode de réalisation, chaque image du premier ensemble est extraite d’une image donnée d’entrée comportant un identifiant. Selon un mode de réalisation, l’étape de qualification comprend la qualification d’un ensemble d’images par association dudit ensemble d’images avec le premier label, de sorte à obtenir un premier ensemble d’images qualifié. Selon un mode de réalisation, la sélection de l’au moins une première image est associée à une première étape d’une séquence de déverrouillage de l’accès à une ressource informatique. Selon un mode de réalisation, le composant graphique affichant un élément graphique s’inscrivant au sein d’une forme géométrique prédéfinie et comportant les images permet d’engager une deuxième étape de la séquence de déverrouillage de l’accès à ladite ressource informatique, dans laquelle un contrôle d’un code est effectué. Ainsi, avantageusement, le procédé selon l’invention favorise des actions de labellisation d’images et incite un utilisateur à effectuer de telles actions en associant celles-ci avec des actions de saisie d’identifiants ou de codes. En effet, lorsqu’il effectue une action de saisie d’identifiants ou de codes, un utilisateur présente une attention plus soutenue, ce qui permet de rendre une action d’annotation qu’il effectuera en combinaison avec l’action de saisie aussi soutenue et appliquée. La probabilité que l’annotation réalisée soit correcte, ou plus précise, est alors accrue. Selon un mode de réalisation, chaque image du premier ensemble est extraite d’une image donnée d’entrée comportant un identifiant. Ainsi, l’ensemble des images du premier ensemble peut provenir d’une pluralité d’images sources. Avantageusement, chaque image extraite d’une image source est associée à un identifiant de l’image source de sorte à permettre une labélisation ultérieure de l’image source en étant réassociée au label du fragment d’image extrait. La réassociation est possible si le fragment d’image intégré dans le premier ensemble d’images est associé à son image source, par exemple grâce à une métadonnée associée au fragment, tel qu’un identifiant. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend l’envoi du premier ensemble d’images qualifié vers un serveur distant. Dans certains modes de réalisation, les images du premier ensemble d’images représentent des organismes biologiques ou des fragments d’organismes biologiques, des objets ou fragments d’objets. Selon un mode de réalisation, les images du premier ensemble d’images représentent des fragments d’éléments dont la capture d’image est définie à l’échelle microscopique. Selon un mode de réalisation, les images du premier ensemble d’images représentent des fragments d’éléments dont la capture d’image est définie à l’échelle macroscopique. Selon un mode de réalisation, les images du premier ensemble d’images sont des images satellites de portions ou de zones d’espace définissant des contours de formes d’éléments terrestres, tels que des arbres, des forêts, des cours d’eau, des zones urbaines, etc. Dans certains modes de réalisation, les images du premier ensemble d’images représentent des corps stellaires, étoiles, galaxies et tout autre corps présent dans l’espace. Ainsi, des images médicales peuvent par exemple être annotées lors du procédé selon l’invention. Avantageusement, de larges bases de données médicales peuvent être annotées et constituées de la sorte. Dans certains modes de réalisation, les images d’un panel d’images affichées et s‘inscrivant au sein d’une forme géométrique ont une résolution identique ou sensiblement équivalente entre elles. Une résolution équivalente peut l’être lorsque l’écart de résolution entre deux images est inférieur à 10%. Généralement, les codes captcha représentent des images de résolution différentes pour tromper un robot qui pourrait analyser des images plus facilement avec une même résolution. En d’autres termes, les changements de résolutions font partie des moyens permettant de tromper un robot dans une analyse automatisée. Dans la présente intention, l’affichage d’images de même résolution ou de résolution identique permet d’obtenir un moyen renforçant la qualité de l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine configuré pour discriminer des fragments d’images correspondant à une cible donnée. Dans certains modes de réalisation, la deuxième étape de la séquence de déverrouillage est successive à la première étape de la séquence de déverrouillage. Ainsi, l’accès et la réalisation de la deuxième étape de la séquence de déverrouillage est conditionnée par la réalisation de la première étape de la séquence de déverrouillage. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre une étape de vérification du premier label. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre : - sélection d’une seconde image du premier panel associée au label cible, la sélection permettant de vérifier la valeur du premier label. Une telle vérification permet par exemple de valider la première séquence de déverrouillage du procédé. Une telle vérification peut également permettre de valider que l’utilisateur saisit des informations à priori correctes sur les autres images sélectionnées. Ainsi, l’étape de vérification permet de valider ou d’invalider la labellisation effectuée. Dans certains modes de réalisation : l’au moins une première image sélectionnée a été préalablement associée à un label prédéfini ; l’étape de vérification du premier label comprend une comparaison du premier label avec le label prédéfini. Ainsi, avantageusement, lorsque des informations sur l’au moins une première image sélectionnée sont connues a priori, la vérification de la labellisation peut être réalisée en temps réel. Selon un mode de réalisation, la seconde étape de la séquence comporte une authentification d’un utilisateur auprès d’un serveur de données. La seconde étape peut correspondre à toute étape d’authentification telle qu’une authentification comportant la saisie d’un identifiant ou d’une adresse électronique et d’un mot de passe, ou une authentification à deux facteurs, ou une authentification comportant la saisie d’un code reçu sur un terminal, etc. Dans certains modes de réalisation, l’étape de vérification du premier label est effectuée par un être humain. Ainsi, avantageusement, la labellisation peut être vérifiée à l’échelle humaine, par exemple par des experts. Selon différents modes de réalisation, la vérification dudit premier label est réalisée par un équipement informatique de manière automatisée, supervisée ou non supervisée. Dans certains modes de réalisation, l’étape de vérification du premier label comprend une comparaison avec une prédiction d’un second modèle d’apprentissage automatique entrainé pour générer une prédiction du label de l’image. Selon ce mode de réalisation, un modèle est entrainé pour générer une statistique d’appartenance d’une image à une classe de l’image. Un intérêt de cette solution est d’améliorer l’entrainement d’un modèle dont les statistiques ne sont pas consolidées. Selon un exemple, si le second modèle affecte une classe d’images avec une statistique de 60% de confiance sur l’affectation de la classe, la qualification de la classe générée du fait de la sélection de l’image par un utilisateur peut être validée. Autrement dit au-delà d’un seuil donné de prédiction, une classe cible affectée à une image sélectionnée par un utilisateur peut être validée du fait que la confiance d’une classe prédite est suffisante. Un intérêt est de renforcer un entrainement d’un modèle d’apprentissage qui a été pré-entrainé. Au contraire, si le second modèle affecte une statistique de confiance de 25% de classification d’une d’image de confiance, et que cette image a été sélectionnée préalablement par un utilisateur, alors la validation de la classe cible n’est pas effectuée. Dans ce dernier cas, une notification peut être émise de sorte qu’un individu expert puisse affecter ou non la classe cible à l’image sélectionnée. Ce process permet de qualifier les images pour lesquelles il persiste un doute sur la labélisation du label cible. Un tel process permet d’augmenter la qualité d’entrainement d’un modèle d’apprentissage. Dans ce cas, le premier modèle d’apprentissage peut résulter comme une combinaison des retours qualifiés des labels d’images affectées aux images lorsque le second modèle est mis en œuvre. Selon un mode de réalisation, le second modèle peut être le premier modèle d’apprentissage machine. Dans certains modes de réalisation, les étapes de sélection, de génération du premier label et de qualification sont mises en œuvre par un premier terminal utilisateur, le procédé comprenant suite à l’étape de qualification du premier ensemble d’images : affichage du premier ensemble d’images (ENS1) au sein d’une fenêtre définissant ou s’inscrivant dans une forme géométrique prédéfinie sur un afficheur d’un second terminal utilisateur ; la fenêtre est par exemple un élément graphique superposé à une page ou un document numérique ; génération d’une deuxième image cible représentant la première cible d’intérêt et associée au label nommé « label cible » ; sélection d’au moins une image dudit premier ensemble (ENS1) au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via un composant graphique du second terminal ; génération du premier label (LB1) d’image associé à l’au moins une image sélectionnée ; qualification de l’au moins une image sélectionnée par affectation du premier label (LB1) de sorte à obtenir un second ensemble d’images labelisées, l’étape de vérification du premier label comprenant une comparaison des premières images labelisées avec les secondes images labelisées. Ainsi, avantageusement, l’étape de vérification peut être effectuée automatiquement via une mutualisation des résultats du procédé selon l’invention lorsqu’il est mis en œuvre par l’interaction de plusieurs terminaux utilisateurs avec un serveur distant. Lorsqu’un nombre minimal de mêmes images générées au sein de différents terminaux et sélectionnées par des utilisateurs correspondent à la cible et ont donc un label cible, une étape de vérification permet de valider la qualification du label cible de chaque image sélectionnée. Ainsi, le label cible affecté par un seul utilisateur ou un seul terminal est un label cible attribué provisoirement ou temporairement. Lorsque différents utilisateurs ont qualifié une image sélectionnée avec le même label cible ce dernier peut être définitivement validé. Dans certains autres modes de réalisation de l’invention, plusieurs vérifications sont effectuées sur une même image avant de valider le label cible de l’image sélectionnée. Dans certains autres modes de réalisation de l’invention, aucune vérification humaine n’est effectuée avant de valider le label cible de l’image sélectionnée. L’apprentissage dans ce dernier cas peut être plus facilement réalisé et nécessite moins d’étapes de validation. Dans certains modes de réalisation, l’étape de sélection d’au moins une première image comprend une sélection multiple de plusieurs images. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend, après la sélection de la au moins une première image, une étape de traitement au moyen de ladite interface graphique, de sorte à obtenir au moins une première image traitée. Ainsi, avantageusement, simultanément à une action d’annotation, un traitement de l’ensemble d’images est réalisé, de sorte que l’action d’annotation est mise à profit pour la réalisation d’opérations sur l’ensemble d’images. Dans certains modes de réalisation, l’étape de traitement comprend une modification d’un paramètre de la au moins une première image, ledit paramètre étant choisi parmi un contraste, une netteté, une saturation, une intensité, une couleur, etc. Un troisième aspect de l’invention porte sur un procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par une population d’utilisateurs labelisant des images d’une pluralité de premier ensemble d’images pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine, comprenant : - mise en œuvre, par une pluralité de composants graphiques distants, du procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine précédemment décrit, de sorte à obtenir une pluralité de premiers ensembles d’images qualifiés ; - génération de la base de données d’entraînement par union des premiers ensembles d’images qualifiés de ladite pluralité de premiers ensembles d’images qualifiés. Avantageusement, lorsque le procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement comprend une étape de traitement, de sorte à obtenir une pluralité d’au moins une première image traitée, le procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule comprend en outre : - détermination d’un traitement dit traitement global à partir de la pluralité d’au moins une première image traitée. Ainsi, avantageusement, par la mutualisation des mises en œuvre du procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement, le procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule permet de déterminer et de définir un traitement global à partir de l’ensemble des mises en œuvre du procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement. Dans certains modes de réalisation, le traitement comprend un moyennage. Ainsi, avantageusement, il est possible de définir un traitement représentatif d’une pluralité de traitements effectués par des utilisateurs distants, qui peut servir de norme pour des données d’entrée du modèle d’apprentissage automatique. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend : sauvegarde du traitement global, de sorte à ce que, lorsque le modèle d’apprentissage machine est exécuté, l’exécution du modèle d’apprentissage machine comprend une étape préalable d’application du traitement à une image d’entrée du modèle d’apprentissage automatique. Ainsi, le procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule permet de générer un traitement issu de l’ensemble de mises en œuvre du procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement qui peut être appliqué par la suite à une image d’entrée du modèle d’apprentissage automatique lorsque celui-ci est exécuté. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : un exemple de système configuré pour mettre en œuvre un procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement selon l’invention ; FIG. 2 : un exemple de dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement selon l’invention ; FIG. 3 : un exemple d’ensemble d’étapes pouvant être réalisées pour mettre en œuvre le procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement selon l’invention ; FIG. 4 : une représentation d’un exemple d’ensemble d’images généré et affiché par un composant graphique du dispositif de la FIG. 2 et utilisé dans le procédé pour qualifier un ensemble de données d’entrainement selon l’invention ; FIG. 5 : une deuxième représentation de l’exemple d’ensemble d’images illustré à la FIG. 4 ; FIG. 6 : une représentation d’un exemple d’ensemble d’images provenant de différentes sources, générées et affiché par un composant graphique de manière aléatoire au sein de la fenêtre ; FIG. 7 : un exemple de système configuré pour mettre en œuvre un procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule selon l’invention ; FIG. 8 : un exemple d’ensemble d’étapes pouvant être réalisées pour mettre en œuvre le procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule selon l’invention ; FIG. 9 : une représentation schématique d’une base de données d’entraînement générée par le procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule selon l’invention, à différents instants. Description de l’invention Dans de nombreux domaines, de nouvelles techniques d’analyse utilisant l’intelligence artificielle se développent. Il est ainsi fréquent, pour l’entraînement de modèles d’apprentissage machine, d’avoir à produire un volume important de données d’annotation et d’entraînement. C’est le cas dans certaines disciplines médicales, telles que l’histologie, où l’analyse de coupes histologiques est de plus en plus automatisée. Dans ce domaine, il est néanmoins difficile de récolter des données d’entraînement car ces dernières sont actuellement fournies par des utilisateurs formés, étudiants ou pathologistes qualifiés, rares et peu disponibles. Ceux-ci sont chargés de réaliser des annotations précises, représentant un travail d’envergure, chronophage et coûteux. Dans la problématique d’obtenir un volume plus large de données annotées à des fins d’entraînement de modèle d’apprentissage machine, un des objets de l’invention vise à favoriser des actions d’annotation de données, par l’association de telles actions avec des actions fréquentes et journalières, en conditionnant ces dernières à une ou plusieurs actions d’annotation. Un des aspects de l’invention porte ainsi sur un procédé 100 pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine, illustré à la FIG. 3 . Un autre aspect de l’invention porte sur un procédé 200 pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule (en anglais « crowd sourcing ») pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine, illustré à la FIG. 8 . Le procédé 100 peut être mis en œuvre à l’aide d’un système 10. La FIG. 1 représente un exemple d’ensemble d’éléments du système 10. La FIG. 1 représente plus particulièrement un réseau de données NET1 qui peut être le réseau internet. Un terminal utilisateur T1 permet d’accéder à un serveur distant SERV1. Le terminal utilisateur T1 peut envoyer et recevoir des informations au et en provenance du serveur distant SERV1 au moyen de systèmes de communication électroniques. Le serveur distant SERV1 stocke un ensemble d’images ENS0. Les images de l’ensemble d’images ENS0 sont destinées à entraîner un modèle d’apprentissage machine et nécessitent une annotation, c’est-à-dire l’attribution d’une étiquette (ou label). On entend par images, toutes éléments définis par un ensemble de pixels et contenu dans une zone fermée et pouvant être affichées sur un support ou un matériel tel qu’un afficheur. Les images peuvent être 2D, 3D, animées, non animées. Les images peuvent être des images extraites d’autres images. Les images peuvent être des images de type échographiques, IRM, scanner, des images de télescope ou de microscope, et de manière plus générale de tout capteur optique, électromagnétique, ou sonores. Les images peuvent être issues d’une étape de reconstruction d’un ensemble de données acquis depuis un ou des capteur(s). Selon un exemple, les images de l’ensemble d’images ENS0 sont des images médicales et le modèle d’apprentissage machine est configuré pour classer ces images médicales et prédire la présence de structures spécifiques. Selon un autre exemple, les images de l’ensemble d’images ENS0 sont des images astronomiques représentant des objets astronomiques et le modèle d’apprentissage machine est configuré pour classer ces images astronomiques et prédire la présence de structures spécifiques. Les structures spécifiques peuvent correspondre à des formes, des contrastes, des couleurs ou encore des intensités, des épaisseurs de structures, des motifs, des dimensions de structures ou encore une combinaison de ces critères. La FIG. 2 représente un diagramme schématique montrant les composants d’un exemple du terminal utilisateur T1. Le terminal utilisateur T1 peut être mis en œuvre en tant que dispositif matériel unique, par exemple sous la forme d’un ordinateur personnel (PC) de bureau, d’un ordinateur portable, d’un assistant numérique personnel (PDA), d’un ordiphone, d’une montre connectée, d’un serveur, d’une console, ou peut être mis en œuvre sur des dispositifs matériels interconnectés séparés interconnectés par un ou plusieurs liens de communication, avec des segments câblés et/ou sans fil. Le terminal utilisateur T1 peut par exemple être en communication avec un ou plusieurs systèmes informatiques en nuage, un ou plusieurs serveurs ou dispositifs distants pour mettre en œuvre les fonctions décrites dans la présente description pour le dispositif concerné. Le terminal utilisateur T1 peut également être mis en œuvre lui-même en tant que système informatique en nuage. Comme représenté sur la FIG. 2 , le terminal utilisateur T1 comprend un ordinateur, cet ordinateur comprenant une mémoire 11 pour stoker des instructions de programme chargeables dans un circuit 12 et adaptées pour amener un circuit à exécuter des étapes du procédé 100 illustré à la FIG. 3 , décrite plus loin, lorsque les informations de programme sont exécutées par le circuit. La mémoire peut également stocker des données et des informations utiles pour l’exécution des étapes de la présente invention telle que décrite ci-dessous. Le circuit 12 peut être par exemple : - un processeur ou une unité de traitement adapté pour interpréter des instructions dans un langage informatique, le processeur ou l’unité de traitement pouvant comprendre, être associé ou attaché à une mémoire comprenant les instructions, ou - l’association d’un processeur/unité de traitement et d’une mémoire, le processeur ou l’unité de traitement étant adapté pour interpréter des instructions dans un langage informatique, la mémoire comprenant lesdites instructions, ou - une carte électronique dans laquelle les étapes de l’invention sont décrites dans le silicium, ou - une puce électronique programmable telle qu’une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array »). La mémoire 11 peut comprendre une mémoire vive (RAM), une mémoire cache, une mémoire non volatile, une mémoire de sauvegarde (par exemple, des mémoires programmables ou flash), une mémoire morte (ROM), un disque dur (HDD), un lecteur à l’état solide (SSD) ou toute combinaison de ceux-ci. La ROM de la mémoire 11 peut être configurée pour stocker, entre autres, un système d’exploitation et/ou un ou plusieurs codes de programmes informatiques d’une ou plusieurs applications logicielles. La RAM de la mémoire 11 peut être utilisée par le circuit 12 pour le stockage temporaire de données. L’ordinateur peut également comprendre une interface d’entrée 13 pour la réception de données d’entrée et une interface de sortie 14 pour fournir des données de sortie. Des exemples de données d’entrée et de données de sortie seront fournis ultérieurement. Pour faciliter l’interaction avec l’ordinateur, un écran 15 et un clavier 16 peuvent être fournis et connectés au circuit informatique. La FIG. 3 est un ordinogramme représentant un exemple d’ensemble d’étapes pouvant être réalisées pour mettre en œuvre le procédé 100 pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine. On suppose qu’un utilisateur du terminal utilisateur T1 souhaite accéder à une ressource informatique via le terminal utilisateur T1. Selon un exemple, la ressource informatique est le terminal utilisateur T1 lui-même lorsque son accès est verrouillé, par exemple suite à une inutilisation prolongée. Selon un autre exemple, la ressource informatique est une application sécurisée installée sur le terminal utilisateur T1 qui peut être lancée depuis le terminal utilisateur T1 par saisie d’identifiants. Selon un autre exemple, la ressource informatique est une application sécurisée installée sur un serveur et accessible depuis un réseau de données et le terminal utilisateur T1. L’application sécurisée peut alors être lancée depuis le terminal utilisateur T1 par saisie d’identifiants. Avantageusement, le procédé 100 selon l’invention s’inscrit dans une séquence de déverrouillage de l’accès à la ressource informatique via le terminal utilisateur T1. La séquence de déverrouillage comprend une première étape et une deuxième étape, qui peuvent être réalisée successivement dans un ordre prédéfini ou dans l’ordre inverse, ou simultanément, afin de déverrouiller l’accès au terminal utilisateur T1. Dans une première étape de génération GEN1 d’un ensemble d’images ENS1 à partir d’au moins une image d’entrée. Selon un mode de réalisation, l’image d’entrée est découpée ou segmentée en une pluralité d’images définissants des images correspondant à des vignettes représentant qu’une partie de l’image d’entrée. Selon un autre mode de réalisation, l’ensemble d’images ENS correspond à autant d’images d’entrée Selon un autre mode de réalisation, l’ensemble d’images ENS1 correspond à des sous ensemble d’images provenant de différentes images d’entrée. Selon un exemple, un premier ensemble ENS1 d’images généré dans une fenêtre d’affichage comporte un premier panel PA1 susceptible de comporter au moins une image représentant une cible d’intérêt CIB1 et un second panel PA2 d’images ne représentant pas la cible d’intérêt. La FIG. 4 représente un exemple du premier ensemble ENS1 d’images. Sur la FIG. 4 , le premier panel PA1 est représenté avec un remplissage blanc et le second panel PA2 est représenté avec un remplissage de lignes hachurées, ici horizontales. On suppose dans ce cas que les images du premier panel PA1 sont celles dont on souhaite qu’elle soit sélectionnée par l’utilisateur et donc annotée grâce à cette sélection. L’utilisateur sélectionne les images car elles sont représentatives de l’image cible IMC. Toutefois, le premier panel PA1 d’images n’est pas connu à l’avance sauf lorsqu’il est utilisé certaines images dont on connait le label pour valider que l’utilisateur effectue une démarche visant à identifier les réelles images représentatives de l’image cible IMC. Le second panel PA1est donc défini à postériori après la sélection de l’utilisateur. Selon un exemple, des images d’entrée susceptibles de comprendre des images correspondant à l’image cible et donc appartenir au premier panel PA1 peuvent être pré-identifiées avec une statistique de confiance. L’intérêt est alors de valider que cette pré-identification est correcte ou non. Le premier ensemble ENS1 correspond par exemple au résultat d’une division en sous-images d’une image IM0, configurée pour être annotée, de l’ensemble d’images ENS0 stocké par le serveur distant SERV 1 . Le premier ensemble d’images ENS1 peut résulter d’une segmentation d’une image donnée d’entrée en vignettes représentant chacune une partie de l’image donnée d’entrée. Selon un exemple, la résolution et/ou la taille de l’image d’entrée est déterminée de sorte qu’une image correspondant à l’image cible soit comprise dans une vignette. Selon un exemple, la résolution et/ou la taille de l’image d’entrée est déterminée de sorte qu’une image du premier ensemble correspondant à l’image cible soit comprise dans au maximum 4 vignettes. D’autres configurations permettent d’adapter l’image d’entrée de sorte que les éléments à sélectionner, c’est-à-dire une image cible, soit compris dans un maximum de vignettes adjacentes. Cela permet d’assurer d’avoir des dimensions de la fenêtre d’affichage favorisant l’affichage d’une image cible. Selon un mode de réalisation, la dimension d’une image cible IMC est estimée de manière à assurer que l’affichage d’un élément correspondant à une cible soit contenu dans une vignette. La FIG. 6 représente un cas de figure dans lequel l’image cible IMC représente une cellule ou un tissu ou un microorganisme ayant une caractéristique de structure, de forme, de couleur, de régularité, etc. singulière. Cette image cible IMC est représentée en haut de l’image dans une zone dédiée pouvant être complétée d’une description sous la forme d’une instruction permettant d’aider un individu à déterminer les images de l’ensemble ENS1 comportant un élément ressemblant à la cible IMC. Dans ce cas d’exemple, les éléments recherchés sont de dimensions plus petites que les dimensions d’une image lorsqu’elles sont générées au sein de l’ensemble ENS1 dans une fenêtre. Selon un mode de réalisation, une cible comporte des dimensions inférieures à 50% de la taille d’une vignette. Un intérêt est de minimiser les cas où une telle cible serait agencée sur une frontière de la vignette, c’est-à-dire sur une frontière d’une image de l’ensemble ENS1. Lorsque les images de l’ensemble ENS1 forment une image cohérente, c’est-à-dire qu’il s’agit d’une unique image décomposée en 9 morceaux par exemple, ou en 16 morceaux, les cibles contenues dans les images et positionnées à la limite d’une vignette peuvent déborder sur une vignette adjacente. Lorsque les images de l’ensemble ENS1 forment une image incohérente, c’est-à-dire qu’il s’agit d’une pluralité d’images assemblées de manière aléatoire et composant 9 morceaux par exemple, ou 16 morceaux à priori indépendants, possiblement provenant d’images sources différentes, le débordement d’un élément ressemblant à une cible à la limite n’a pas de raison d’apparaitre sur une image adjacente de l’ensemble ENS1. Dans ce dernier cas, on comprend que les dimensions d’une cible sont à priori inférieures à celle d’une image de l’ensemble ENS1 afin que l’utilisateur puisse reconnaitre une cible dans les images proposées. L’invention se rapporte à un mode de réalisation dans lequel les images sont générées aléatoirement dans une fenêtre et dont les dimensions permettent une visibilité d’éléments ressemblant à une cible sur plusieurs images de l’ensemble ENS1. Selon un mode de réalisation, chaque image générée dans l’ensemble ENS1 provient d’une image source différente. Plus généralement ce cas se rapporte à un mode de réalisation, dans lequel les images de chaque vignette d’une image affichée dans l’élément graphique proviennent de différentes images d’origines. Selon un mode de réalisation, les images de l’ensemble ENS1 sont extraites d’une plus grande image d’origine qui a été segmentée. La cible d’intérêt CIB1 est par exemple une structure biologique ou un fragment d’organisme biologique d’un tissu biologique. Des exemples non limitatifs de structure biologique sont : une glande coupe transversale un lymphocyte, un épithélium de surface, un apoptose, une mitose, un amas lymphoïde, une villosité, un germe de type Helicobacter, une hématie, une cellule à mucus, un noyau d’entérocyte, un plasmocyte, un polynucléaire neutrophile (PNN), un polynucléaire éosinophile (PNE), une cryptite lymphocytaire, un abcès, une ulcération, un abcès cryptique, un granulome. Selon un autre exemple, la cible d’intérêt CIB1 peut être un objet astronomique. Des exemples non limitatifs d’objet astronomique sont : une étoile, une planète, une nébuleuse, une galaxie, un quasar, un trou noir. Selon un autre exemple, la cible d’intérêt CIB1 peut être un objet de type microorganisme, un objet, un paysage etc. L’étape de génération GEN 1 est avantageusement mise en œuvre par des composants du serveur distant SERV 1 . Par exemple, l’étape de génération GEN 1 est avantageusement mise en œuvre par une unité de traitement du serveur distant SERV 1 . Par unité de traitement, on entend un composant électronique ou une pluralité de composants électroniques comprenant, par exemple, un calculateur, comprenant un ensemble d’au moins un processeur, et éventuellement une mémoire couplée opérationnellement au calculateur. Selon un premier exemple, le premier ensemble ENS1 est transmis au terminal utilisateur T1, sous la forme d’un affichage aléatoire de vignettes. Selon un second exemple, le premier ensemble ENS1 est transmis au terminal utilisateur T1, sous la forme d’un affichage ordonné de vignettes organisées de sorte à garder une cohérence globale de l’image d’entrée qui a été segmentée. L’affichage de l’ensemble des images générées s’inscrit au sein d’une forme géométrique sur l’écran 15 du terminal utilisateur T1. Dans une deuxième étape de génération GEN2, une image cible IMC représentant la cible d’intérêt CIB1 est générée et affichée sur l’écran 15. L’image cible IMC est associée à un label dit « label cible ». Le label cible peut être : « présence de la cible d’intérêt CIB1 » au sein d’une image ou d’un groupe d’images. Selon un exemple de réalisation, lors de la deuxième étape de génération GEN2, une instruction INSTR peut également être générée et affichée à proximité de l’image cible IMC. Par exemple, l’instruction INSTR peut inviter à sélectionner les images montrant la cible d’intérêt CIB1. Des exemples non-limitatifs d’instructions sont : - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une glande coupe transversale : « Pouvez-vous retrouver une ou plusieurs marguerites ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un lymphocyte : « Pouvez- vous retrouver cette petite bille ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un épithélium de surface : « Pouvez- vous identifier la frontière du grand blanc ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un apoptose : « Pouvez-vous retrouver ces petits grains très denses ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une mitose : « saurez-vous retrouver cette pelote mal bobinée ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un amas lymphoïde : « pouvez-vous identifier ce tas de billes ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une villosité : « pouvez-vous repérer un ou plusieurs doigts de gant ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un germe de type Helicobacter : « pouvez-vous repérer cette vilaine petite bête ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une hématie : « regardez c’est un globule rouge ! Pouvez-vous les identifier ici ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une cellule à mucus : « pouvez-vous identifier cette cellule au gros ventre ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un noyau d’entérocyte : « un peu comme un noyau de litchi ? Pouvez-vous les repérer ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un plasmocyte : « Lui aussi a un gros ventre mais il n’est pas transparent, retrouvez-le ! », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un PNN : « pouvez-vous repérer ce roi de la contorsion ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un PNE : « il a toujours deux pommettes rebondies sur les joues roses orangées, saurez-vous le débusquer ? », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est une cryptite lymphocytaire : « ces petites billes n’ont rien à faire dans cette marguerite ! Retrouver l’image qui y ressemble », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un abcès, une ulcération, un abcès cryptique : « ces rois de la contorsion ne doivent pas jouer ensemble ! Ni dans la cour ni sur une marguerite ! Retrouvez ces coquins ! », - lorsque la cible d’intérêt CIB1 est un granulome : « pouvez-vous retrouver cet amas de cellules roses ? ». Selon ce dernier mode de réalisation, l’instruction peut correspondre à une vulgarisation non limitative de structure à repérer afin de faciliter les annotations et le choix des vignettes. Selon un mode de réalisation, le choix peut se limiter au choix d’une image, ou encore de dessiner, détourer, délimiter, masquer, colorer, couvrir la structure à visualiser, dans un but d’affiner l’annotation. Dans ce dernier cas, une analyse automatique des pixels de l’image sélectionnée permet d’enregistrer une métadonnée relative à la position ou une taille ou une forme d’une structure au sein d’une image. Selon un mode de réalisation, les instructions ne sont pas générées. Par exemple, lorsque les images sont générées aléatoirement au sein de la fenêtre comportant l’ensemble des images ENS1, une instruction n’est pas nécessairement générée. On rappelle que dans le cadre de la présente invention, les instructions possiblement implémentées dans la solution de l’invention sont générées optionnellement selon le cas d’usage. Selon un mode de réalisation, les images sont des images 3D, c’est-à-dire des images comportant une information de profondeur. Selon un autre exemple, les images sont animées, par exemple des images comportant une courte séquence d’animation comme une vidéo. Cela peut être utile pour caractériser un mouvement, un flux, un processus par exemple de mutations de protéines, d’organoïdes ou d’autre structures biologiques ou de vieillissement de cellules ou d’autres éléments biologiques. A cet effet, des images animées comportant une séquence d’images chronologiques peut être utilisés. Selon un exemple, des images ultrasonores de types images échographiques peuvent être utilisées pour former les images de l’ensemble ENS1 affichées dans la fenêtre. Selon un mode de réalisation en fonction du cas d’espèce, la résolution et la dimension des images du premier ensemble ENS1 peuvent être adaptées pour qu’une cible susceptible d’être présente dans l’image d’entrée soit comprise dans une seule image ou plusieurs images du premier ensemble ENS1. Dans une étape de sélection SEL, l’utilisateur sélectionne au moins une première image IM1 du premier ensemble ENS1 au moyen d’un sélecteur du terminal utilisateur T1. La première image IM1 sélectionnée est représentée en remplissage pointillé sur la FIG. 5 . Le sélecteur est accessible via l’écran 15. Par exemple, le sélecteur est un pointeur déplaçable sur l’écran 15 au moyen d’une souris. L’utilisateur peut être invité à sélectionner une pluralité d’images. Ce cas peut se présenter lorsque la cible est présente dans plusieurs images de l’ensemble ENS1 ou lorsque la cible recouvre plusieurs images. La ou les cibles recherchées ne sont nécessairement identiques à la cible représentée dans l’image cible IMC. En effet, des variations de forme ou de couleurs peuvent être tolérées du fait qu’on cherche justement à labeliser des images d’une même classe ayant des caractéristiques communes. Un intérêt de l’invention est précisément d’aider un individu grâce à l’affichage de l’image cible à reconnaitre des images semblables présentant des caractéristiques communes. Le résultat de l’étape de sélection SEL est envoyé au serveur distant SERV1. Dans une troisième étape de génération GEN3, un label dénommé premier label LB1 est généré et associé à la au moins une première image IM1. Dans certains modes de réalisation, la troisième étape de génération GEN3 est avantageusement mise en œuvre par des composants du serveur distant SERV 1 . Par exemple, la troisième étape de génération GEN 3 est avantageusement mise en œuvre par une unité de traitement du serveur distant SERV 1 . Dans d’autres modes de réalisation, la troisième étape de génération GEN3 est avantageusement mise en œuvre par des composants du terminal utilisateur T1 tel que le circuit 12. Dans une étape de qualification QUAL, le premier ensemble d’images ENS1 est associé avec le premier label LB1, de sorte à former un premier ensemble d’images qualifié ENS1q. Dans certains modes de réalisation, dans lesquels l’étape de qualification QUAL est mise en œuvre par un ou plusieurs composants du terminal utilisateur T1, le premier ensemble d’images qualifié ENS1q est envoyé vers un serveur distant tel que le serveur distant SERV1. Dans d’autres, le premier label LB1 est envoyé au serveur distant SERV1, de sorte que l’étape de qualification est réalisée par un ou plusieurs composants du serveur distant SERV1. En d’autres termes, le premier label LB1 est attribué au premier ensemble ENS1. Par exemple, l’étape de qualification QUAL est avantageusement mise en œuvre par une unité de traitement du serveur distant SERV1. Le premier ensemble qualifié ENS1q est stocké dans une mémoire du serveur distant SERV1. Alternativement, une donnée codant l’association du premier label LB1 avec le premier ensemble ENS1 et dénommée donnée d’annotations D1 est stockée dans une mémoire du serveur distant SERV1. Une fois l’étape de qualification QUAL réalisée, la première étape de la séquence de déverrouillage de l’accès au terminal utilisateur T1 est validée et la deuxième étape de la séquence de déverrouillage de l’accès à la ressource informatique est accessible. Différentes variantes de réalisation, permettent de valider la première étape de la séquence. Comme énoncé précédemment, selon un premier mode de réalisation, la sélection et la validation des images sélectionnées permet d’accéder à la seconde étape de la séquence. L’accès à la seconde étape peut être réalisé sans aucun contrôle de la sélection. Selon un second mode de réalisation, un contrôle d’au moins une image sélectionnée est effectuée pour valider la première étape. Ainsi, cette première étape peut inclure une génération d’une image de l’ensemble ENS1 dont on connait le label, ici le label cible. Le contrôle peut être réalisé automatiquement, par exemple si le résultat est contenu dans une métadonnée associée à l’image, aucun échange avec un serveur n’est nécessaire pour valider l’étape. Selon un autre cas, un échange avec un serveur distant permet de contrôler que la sélection de l’image est bien correcte. Si l’ensemble des images de l’ensemble ENS1 est cohérente, c’est-à-dire que chaque image de l’ensemble ENS1 forme une portion d’une plus grande image formée par différents morceaux représentant les vignettes, à priori, aucune image de l’ensemble ENS1 pourra avoir une étiquette/label connu(e) car par définition on cherche à labeliser les images inconnues. On comprend que le mode de réalisation dans lequel un contrôle d’une image de l’ensemble peut être effectué car son label est connu est plus adapté au mode dans lequel les images inscrites dans la fenêtre au sein de l’ensemble ENS1 sont générées de manière aléatoire et proviennent d’au moins une source donnée. Un intérêt est de permettre d’introduire une image dont on connait le label afin d’effectuer une vérification. Ainsi, cette validation permet de contrôler que l’utilisateur a sélectionné un ensemble d’images cohérentes. Dans ce dernier cas au moins une image de l’ensemble est générée à une position connue de sorte que la sélection par l’utilisateur puisse permettre de valider que l’image a bien été sélectionnée. Il en résulte que les autres images sélectionnées par l’utilisateur l’ont été avec une intention de donner un élément de vérité du point de vue de l’utilisateur. Inversement lorsque l’image dont on connait le label n’a pas été sélectionnée, cela permet de générer un indicateur sur le fait que la sélection n’est pas qualifiée. La validation pour le passage à la seconde étape de la séquence peut être réalisée uniquement si l’image dont on connait le label a été sélectionnée ou au contraire, la validation peut être engagée quel que soit le résultat de la sélection. Selon un troisième exemple, une image d’entrée comportant des images ayant été labelisées préalablement par un autre utilisateur peut être utilisée pour l’utilisateur du terminal T1 afin de corroborer les résultats de la sélection. Un intérêt est de qualifier directement la sélection lors de la première étape et de valider cette première étape pour le passage à la seconde étape. Identiquement, le passage à la seconde étape peut être effectuée indépendamment du contrôle des labels des images sélectionnées ou au contraire le passage peut être réalisé uniquement si le contrôle aboutit à une vérification correcte. L’utilisateur doit effectuer la deuxième étape de la séquence de déverrouillage de l’accès à la ressource informatique pour déverrouiller l’accès à la ressource informatique. Dans certains modes de réalisation, cette deuxième étape comprend une saisie d’un code par l’utilisateur et un contrôle de ce code. Dans certains modes de réalisation, le procédé 100 comprend successivement à la sélection de la première image du premier panel PA1 associée audit label cible, une étape de sélection par l’utilisateur d’une seconde image. La seconde image est associée au label cible. Dans certains modes de réalisation, le procédé 100 comprend une étape de vérification du premier label LB1. Avantageusement, des informations associées à la au moins une première image sélectionnée IM1 sont connues a priori. Autrement dit, la au moins une première image sélectionnée IM1 peut être associée à un label prédéfini. Ainsi, l’étape de vérification du premier label LB1 comprend une comparaison du premier label LB1 avec le label prédéfini qui peut être effectuée automatiquement et en temps réel. Selon une première variante, l’étape de vérification du premier label LB1 est effectuée par un être humain. Ainsi, lorsque l’ensemble ENS0 est un ensemble d’images médicales, telles que des coupes histologiques, l’étape de vérification peut être réalisée par un expert médical tel qu’un pathologiste. Selon une deuxième variante, l’étape de vérification du premier label LB1 comprend une comparaison du premier label LB1 avec une prédiction d’un second modèle d’apprentissage automatique. Par exemple, le second modèle d’apprentissage automatique peut être partiellement entraîné. Le second modèle peut correspondre au premier modèle dont on souhaite améliorer la qualité de prédiction. Dans ce cas de figure, un seuil de prédiction peut être utilisé pour corroborer qu’une image sélectionnée par l’utilisateur lors de la première étape soit cohérente avec un seuil de prédiction minimale du second modèle d’apprentissage machine. Selon une troisième variante, l’étape de vérification du premier label LB1 peut faire suivre à la réception d’une pluralité d’ensembles d’images qualifiées en provenance de plusieurs terminaux utilisateurs différents en communication avec le serveur distant SERV1. Plus précisément, le procédé 100 peut comprendre, suite à l’étape de qualification du premier ensemble d’images ENS1, la mise en œuvre des étapes suivantes : génération d’un autre ensemble d’images ENS2 dont l’une au moins est susceptible de représenter une cible. ladite génération dudit autre ensemble d’images entrainant un affichage aléatoire ou ordonné par un composant graphique d’un autre terminal utilisateur de l’ensemble des images agencées au sein d’une forme géométrique et définissant un élément graphique ; génération d’une deuxième image cible représentant la deuxième cible d’intérêt qui peut être une image différente de la première image ou la même mais qui comprend la même cible que la première image ; sélection d’au moins une image dudit autre ensemble au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via ledit composant graphique ; génération d’un label d’image associé à l’au moins une autre image sélectionnée correspondant au label cible ; qualification de l’au moins une image sélectionnée par affectation du premier label LB1 ou d’un autre label de sorte à obtenir un second ensemble d’images labelisées : vérification du premier label LB1 comprenant une comparaison des premières images labelisées avec les secondes images labelisées ou une comparaison des labels entre eux. Les étapes ci-dessus peuvent être répétées pour une pluralité d’autres terminaux utilisateurs, de sorte à obtenir une pluralité d’autres ensembles d’images qualifiés. L’étape de vérification du premier label LB1 comprend alors une comparaison du premier label LB1 avec chacun des deuxièmes labels ou une comparaison des images entre elles. Selon un exemple le premier label LB1 est validé lorsqu’il correspond à un nombre minimal de deuxièmes labels. Dans certains modes de réalisation, le procédé 100 comprend, après l’étape de sélection de l’au moins une première image IM1, une étape de traitement TRAIT au moyen d’une interface graphique du terminal utilisateur T1, de sorte à obtenir au moins une première image traitée IM1trait. Lors de l’étape de traitement TRAIT, une instruction est avantageusement présentée à l’utilisateur visant à faire réaliser par l’utilisateur une manipulation sur l’au moins une première image IM1 ou sur le premier ensemble ENS1. La manipulation est par exemple un changement d’un paramètre de l’au moins une première image IM1 ou du premier ensemble ENS1. Le paramètre est par exemple le contraste, la netteté, la saturation, l’intensité, ou une couleur de l’au moins une première image IM1 ou du premier ensemble ENS1. Avantageusement, l’utilisateur peut modifier le paramètre avec un curseur déplaçable s’affichant sur l’écran 15. Selon un mode de réalisation, la manipulation peut correspondre une sélection d’un groupe de pixels, une sélection d’au moins une image, une association d’une image avec un mot clef, appelé « tag ». Un autre aspect de l’invention porte sur un procédé 200 pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par la foule (crowd sourcing) pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine et représenté sur la FIG. 8 . En sortie du procédé 200, on obtient une base de données d’entraînement B(T f ), avec T f une date de fin d’implémentation du procédé 200. Dans certains modes de réalisation, T f une date fixée dans le temps. Dans d’autres modes de réalisation, T f représente un instant glissant, correspondant à un instant d’évaluation de la base de données d’entraînement générée avec le procédé 200. Avantageusement, le procédé 200 se déroule sur une fenêtre temporelle [T i ,T f ] avec T i une date fixée dans le temps et correspondant à une date de début d’implémentation du procédé 200. La base de données d’entraînement B(T f ) est construite progressivement sur la fenêtre temporelle [T i ,T f ], de sorte qu’on note B(t) la base de données d’entraînement à un instant t compris dans la fenêtre temporelle [T i ,T f ]. Le procédé 200 peut être mis en œuvre à l’aide d’un système 20. La FIG. 7 représente un exemple d’ensemble d’éléments du système 20. La FIG. 7 représente plus particulièrement un réseau de données NET1 qui peut être le réseau internet. Plusieurs terminaux utilisateur, dont le terminal utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N sont connectés au réseau de données NET1, de sorte à pouvoir être en communication avec le serveur distant SERV1. Des informations peuvent être échangées entre le serveur distant SERV1 et chacun des terminaux utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N au moyen de systèmes de communication électroniques. Chaque terminal utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N comprend des composants similaires aux composants du terminal utilisateur T 1 décrit et illustré à la FIG. 2 . Notamment, chaque terminal utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N comprend un composant graphique tel un écran. Comme précédemment, le serveur distant SERV1 stocke un ensemble d’images ENS0. Les images de l’ensemble d’images ENS0 sont destinées à entraîner un modèle d’apprentissage machine et nécessitent une annotation, c’est-à-dire l’attribution d’une étiquette (ou label). Le procédé 200 comprend, durant la fenêtre temporelle [T i ,T f ], dans une première étape E1, une ou plusieurs mises en œuvre du procédé 100 précédemment décrit par une pluralité d’utilisateurs, chaque utilisateur étant associé à l’un parmi l’ensemble des terminaux utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N , de sorte qu’à un instant courant t de la fenêtre temporelle [T i ,T f ], à un utilisateur associé au terminal utilisateur Ti, correspond une pluralité d’ensembles qualifiés Pqi(t) stockée dans une mémoire du serveur distant SERV1. Dans une deuxième étape E2, la base de données d’entraînement B(t) à l’instant t comprend l’union des pluralités d’ensembles qualifiés reçus et stockés dans une mémoire du serveur distant SERV1. Par exemple, pour un utilisateur associé au terminal utilisateur Ti, avec i un entier compris entre 1 et N, à un instant courant t dans la fenêtre temporelle [T i ,T f ] , une pluralité d’ensembles qualifiés Pqi(t) a été stockée dans une mémoire du serveur distant SERV1. Ainsi, à l’instant t, la base de données d’entraînement B(t) comprend l’union des pluralités d’ensembles qualifiés Pq1(t), Pq2(t)… PqN(t). La FIG. 9 illustre schématiquement la base de données d’entraînement générée à l’instant t, B(t) et la base de données d’entrée finale obtenue à l’instant Tf, B(Tf). Dans certains modes de réalisation, lorsqu’une étape de traitement a été mise en œuvre par un ou plusieurs terminaux utilisateurs parmi l’ensemble des terminaux utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N, le procédé 200 comprend une étape de détermination d’un traitement dit traitement global. Selon un exemple, le traitement global est un moyennage des étapes de traitement mises en œuvre par le ou les terminaux utilisateurs parmi l’ensemble des terminaux utilisateur T 1 , T 2 , T 3 .. T N. Ainsi, lorsque les étapes de traitement sont des colorations d’images par différents utilisateurs associés chacun à un terminal utilisateur, le traitement global peut consister en une normalisation de l’ensemble des colorations. Avantageusement, le traitement global est sauvegardé, par exemple dans une mémoire du serveur distant SERV1. Ainsi, lorsque le modèle d’apprentissage automatique est exécuté, recevant en entrée une image d’entrée, son exécution comprend une étape préalable d’application du traitement global à l’image d’entrée. Procédé pour accéder à une ressource informatique dans une séquence à deux étapes, ledit procédé comportant une première étape pour qualifier un ensemble de données d’entrainement pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine et une seconde étape de déverrouillage de l’accès à une ressource informatique, la première étape comportant : génération (GEN1) d’un premier ensemble (ENS1) d’images, correspondant à une segmentation d’au moins une image donnée d’entrée par un composant graphique, affichage du premier ensemble d’images au sein d’un élément graphique inscrit au sein d’une forme géométrique prédéfinie ; génération (GEN2) d’une image cible (IMC) représentant la cible d’intérêt (CIB1) et associée à un label nommé « label cible » ; sélection (SEL) d’au moins une première image (iM1) du premier ensemble (ENS1) au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via ledit composant graphique ; génération (GEN3) d’un premier label (LB1) d’image associé à l’au moins une première image sélectionnée (IM1) ; qualification (QUAL) de l’au moins une première image sélectionnée (IM1) par affectation du premier label (LB1), de sorte à obtenir un premier ensemble d’images labelisées (ENS1q) destinées à entrainer un modèle d’apprentissage machine, ladite sélection (SEL) de la dite au moins une première image (IM1) étant associée à une première étape d’une séquence d’accès à une ressource informatique, et ledit composant graphique générant un élément permettant d’engager une deuxième étape de ladite séquence d’accès à ladite ressource informatique, dans laquelle un contrôle d’un code est effectué. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le premier ensemble (ENS1) comporte un premier panel (PA1) d’images comportant au moins une image susceptible de correspondre à une cible d’intérêt et un second panel (PA2) d’images ne correspondant pas à la cible d’intérêt. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images du premier ensemble ont une résolution identique ou sensiblement identique à 10% près. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la segmentation d’une image donnée d’entrée par un composant graphique est réalisée par fragmentation aléatoire de l’image d’entrée en fragments de résolution identique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque image du premier ensemble (ENS1) est extraite d’une image donnée d’entrée comportant un identifiant. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images du premier ensemble d’images (ENS1) représentent des fragments d’organismes biologiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images du premier ensemble d’images (ENS1) représentent des fragments d’éléments dont la capture d’image est définie à l’échelle microscopique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la deuxième étape de la séquence d’accès à la ressource informatique est successive à la première étape pour qualifier un ensemble de données d’entrainement de la séquence d’accès à la ressource informatique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une émission du premier ensemble d’images labellisées (ENS1q) à un serveur distant et une étape de vérification dudit premier label (LB1). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : l’au moins une première image sélectionnée (IM1) a été préalablement associée à un label prédéfini ; une étape de vérification du premier label (LB1) comprend une comparaison du premier label (LB1) avec le label prédéfini. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre : sélection d’une seconde image du premier panel (PA1) associée audit label cible, ladite sélection permettant de vérifier la valeur du premier label (LB1). Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que lorsque la vérification est correcte le procédé comprend : validation de la première étape de la séquence en deux étapes et génération d’une fenêtre graphique pour acquérir un code pour valider une seconde étape et/ou ; validation de la seconde étape de manière concomitante avec la validation de la première étape, ladite validation de la seconde étape correspondant au code attendu. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que lorsque la vérification est incorrecte le procédé comprend : génération d’une nouvelle fenêtre s’inscrivant au sein d’une nouvelle forme géométrique comportant un nouvel ensemble d’images et/ou ; validation de la première étape de la séquence en deux étapes et génération d’une fenêtre graphique pour acquérir un code pour valider une seconde étape. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la seconde étape de la séquence comporte une authentification d’un utilisateur auprès d’un serveur de données ou d’accès au poste informatique individuel. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’étape de vérification du premier label (LB1) comprend une comparaison du premier label (LB1) avec une prédiction d’un second modèle d’apprentissage automatique entrainé pour générer une prédiction du label de l’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les étapes de sélection (SEL), de génération (GEN2) dudit premier label (LB1) et de qualification (QUAL) sont mises en œuvre par un premier terminal utilisateur, le procédé comprenant suite à l’étape de qualification (QUAL) dudit premier ensemble (ENS1) d’images : affichage du premier ensemble d’images (ENS1) au sein d’une fenêtre s’inscrivant au sein d’une forme géométrique prédéfinie sur un afficheur d’un second terminal utilisateur ; génération d’une deuxième image cible représentant la première cible d’intérêt et associée au label nommé « label cible »; sélection d’au moins une image dudit premier ensemble (ENS1) au moyen d’un sélecteur d’une interface graphique accessible via un composant graphique du second terminal ; génération du premier label (LB1) d’image associé à l’au moins une image sélectionnée ; qualification de l’au moins une image sélectionnée par affectation du premier label (LB1) de sorte à obtenir un second ensemble d’images labelisées, l’étape de vérification du premier label (LB1) comprenant une comparaison des premières images labelisées avec les secondes images labelisées. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de sélection d’au moins une première image (IM1) comprend une sélection multiple de plusieurs images. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, après la sélection de la au moins une première image (IM1), une étape de traitement au moyen de ladite interface graphique, de sorte à obtenir au moins une première image traitée (IM1trait). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de traitement comprend une modification d’un paramètre de la au moins une première image (IM1), ledit paramètre étant choisi parmi un contraste, une netteté, une saturation, une intensité, une couleur. Procédé pour générer une base de données d’entrainement par approvisionnement par une population d’utilisateurs labelisant des images d’une pluralité de premier ensemble d’images pour l’apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine, comprenant : mise en œuvre (E1) du procédé 100 selon l’une des revendications 1 à 19 par une pluralité de composants graphiques distants, de sorte à obtenir une pluralité de premiers ensembles d’images qualifiés ; génération (E2) de ladite base de données d’entraînement par union des premiers ensembles d’images qualifiés de ladite pluralité de premiers ensembles d’images qualifiés. Procédé pour générer une base de données d’entrainement selon la revendication 20, caractérisé en ce que l’étape (E1) met en œuvre le procédé selon l’une des revendications 13 ou 14, de sorte à obtenir une pluralité d’au moins une première image traitée (IM1trait), ledit procédé comprenant en outre : Détermination (E3) d’un traitement dit traitement global à partir de ladite pluralité des au moins une première image traitée (IM1trait). Procédé selon l’une des revendications 20 ou 21, comprenant en outre : sauvegarde dudit traitement global, de sorte à ce que, lorsque le modèle d’apprentissage machine est exécuté, l’exécution dudit modèle d’apprentissage machine comprend une étape préalable d’application dudit traitement global à une image d’entrée dudit modèle d’apprentissage automatique.