FR 3156567 A1 20250613 FR 2313813 A 20231208 Procédé et dispositif de codage et décodage contextuel de séquences d’images L'invention concerne un procédé de codage et un procédé de décodage d'une image courante (Idv) d'une séquence d’images (SV). Le décodage comporte les étapes suivantes : – obtention (E30) d'informations de correction (FCc) codées de ladite image courante ; – obtention (E30, E31, E32, E33) d’au moins une image de prédiction (IP/FMP) de ladite image courante ; – décodage (E35) desdites informations de correction (FCc) en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction (FMR) ; – décodage (E34) d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de reconstruction (WR) représentatifs d'au moins un réseau de neurones de reconstruction (MREC) ; – traitement (E37) desdites cartes de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante (Ivd) Figure pour l’abrégé : Fig. 1 . Procédé et dispositif de codage et décodage contextuel de séquences d’images. L’invention se rapporte au domaine général du codage de séquences d’images numériques. Elle concerne plus particulièrement la compression des vidéos numériques. Les vidéos numériques font en général l’objet d’un codage source visant à les compresser afin de limiter les ressources nécessaires à leur transmission et/ou à leur stockage. Il existe de nombreux standards de codage, tels que les standards des organismes ITU/MPEG (H.264/AVC, H.265/HEVC, H.266/VVC, etc.) ainsi que leurs extensions (MVC, SVC, 3D-HEVC, etc.) L’encodage d’une image est généralement effectué par une prédiction des pixels à l’aide de pixels précédemment codés puis décodés présents dans l’image en cours d’encodage, auquel cas on parle de « prédiction Intra », ou d’images précédemment codées, auquel cas on parle de « prédiction Inter ». Dans le cas d'une prédiction inter, une approche classique est souvent utilisée : après estimation et compensation du mouvement au codeur, une trame résiduelle est calculée en soustrayant la trame de prédiction de l'image originale. Au décodeur, la trame de prédiction et la trame résiduelle sont ajoutées pour obtenir la trame reconstruite. Cette simple addition n'étant pas optimale, de nouvelles approches, notamment neuronales, se sont développées récemment. Dans ce domaine, une approche neuronale de type conditionnelle est proposée par exemple dans le document "Conditional Residual Coding: A Remedy for Bottleneck Problems in Conditional Inter Frame Coding", de F. Brand et al (arXiv:2307.12864). Le codage conditionnel proposé modélise la distribution conditionnelle d'une image en fonction de son prédicteur. Toutefois ( FIG. 3 de ce document), les données résiduelles et les données prédites sont codées et décodées indépendamment les unes des autres. Ceci limite la performance de compression. Il existe donc un besoin pour une solution permettant de corriger un signal prédit dans une séquence d’images de manière plus efficace. L’invention vise un procédé de codage d'une image courante au moins d'une séquence d’images, comportant les étapes suivantes : – initialisation d'informations de prédiction de l'image courante ; – initialisation d’un ensemble de paramètres représentatifs d’un réseau de neurones de reconstruction ; – génération d'une image au moins de prédiction à partir des informations de prédiction ; – codage d'informations de correction en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction; – traitement desdites cartes de caractéristiques de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante ; – mise à jour d'au moins une desdites informations de correction et/ou de prédiction et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de reconstruction, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – une étape de codage d'un flux binaire comprenant : – codage desdites informations de correction ; – codage desdites informations de prédiction ; – codage d'une partie au moins de l'ensemble de paramètres représentatifs du réseau de neurones de reconstruction. L’invention vise aussi un procédé de décodage d'une image courante d'une séquence d’images, comportant les étapes suivantes : – obtention d'informations de correction codées de ladite image courante ; – obtention d’au moins une image de prédiction de ladite image courante ; – décodage desdites informations de correction en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction ; – décodage d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de reconstruction représentatifs d'au moins un réseau de neurones de reconstruction ; – traitement desdites cartes de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante. Au sens de l’invention, on entend par encodage, ou « codage », l’opération qui consiste à représenter un ensemble d’échantillons, ou pixels, sous une forme compacte portée par exemple par un train binaire numérique. On entend par décodage l’opération qui consiste à traiter un train binaire numérique pour restituer des échantillons décodés. Par « séquence d’images » on entend une pluralité d’images bidimensionnelles ordonnées, par exemple temporellement dans le cas d’une vidéo. Selon un exemple, la séquence correspond à une scène. Selon un exemple la séquence correspond à un ensemble d'images prédéfinies, par exemple un nombre fixe, ou, au sens des normes MPEG, un GOP (Group Of Pictures) comprenant les images situées entre deux images de type Intra-images, aussi appelé « période intra ». Selon un autre exemple, les images peuvent être des vues d’une même scène représentée en multivues. Selon un autre exemple, les images peuvent être une pluralité d’images temporelles et multivues (vidéo immersive). Par « image courante » on entend une image de la séquence. Cette image peut correspondre à un instant temporel, ou à plusieurs instants temporels, les données étant par exemple regroupées dans une image de taille supérieure à celle de la séquence. Par "informations de prédiction" on entend toute information utile à la génération d'une prédiction de l'image courante. Classiquement, ces informations peuvent être des données de prédiction inter (mouvement, images de référence, etc.), de prédiction intra (direction de prédiction), de sélection de mode (mode intra ou inter ou bien combiné intra/inter ou de combinaison), une ou plusieurs images de prédiction encodées, une représentation latente d'une ou plusieurs images de prédiction sous forme de cartes de caractéristiques encodées, etc. Par "image de prédiction" on entend une prédiction de l'image courante dans le domaine image ou dans le domaine latent. Dans le premier cas, l'image est constituée de pixels, par exemple au format (Y,U,V) ou (R,G,B) ; dans le second cas, l'image est constituée de valeurs dans le domaine latent. On l'appelle aussi carte de caractéristiques. Par "information de correction", on entend toute information utile à la correction de la prédiction de l'image courante. Ces informations peuvent être des coefficients de correction, des images de correction, ou une représentation latente d'images de correction sous forme de cartes de caractéristiques de correction. Les "images de prédiction" sont utilisées pour assister le décodage des informations de correction. Le résultat du décodage des informations de correction à l'aide des images de prédiction est une représentation de l'image courante à coder ou décoder dans le domaine latent, sous forme de cartes de caractéristiques de reconstruction. On appelle "domaine latent" un espace de représentation dans lequel une image est composée d’un ensemble de cartes de caractéristiques, par exemple sous forme bidimensionnelle. Il peut aussi comprendre un ensemble de vecteurs unidimensionnels, ou un ensemble de valeurs scalaires. Par « réseau de neurones de reconstruction », on entend un réseau neuronal tel un réseau neuronal convolutif, un perceptron multicouche, un LSTM (pour « Long Short Term Memory » en anglais), etc. Le réseau de neurones est défini par exemple par une pluralité de couches de neurones artificiels et par un ensemble de fonctions d'activation, de pondération et d’addition (par exemple, une couche peut calculer y = f(Ax+b), où y et b sont des vecteurs de dimension N, x un vecteur de dimension M, A est une matrice de dimension MxN, et f est la fonction d’activation). De préférence le réseau de neurones de reconstruction est convolutif, c'est-à-dire qu'il comporte au moins une couche de convolution. Une pluralité de tels réseaux peut être mise en cascade. Par « paramètre du réseau de neurones », on entend une des valeurs qui caractérise le réseau de neurones, par un exemple un poids associé à l’un des neurones (coefficient de filtre ou de convolution, pondération, biais, valeur affectant le fonctionnement de la non-linéarité, etc.) Une partie au moins de cet ensemble est encodé par le codeur et décodée par le décodeur. Une autre partie peut être obtenue par d'autres moyens, par exemple par une lecture en mémoire ou par un calcul de paramètres. Par « traitement (de valeurs d'entrée) par un réseau de neurones de reconstruction », on entend l’application d’une fonction exprimée par un réseau de neurones aux valeurs d’entrée pour produire des valeurs de sortie représentatives des échantillons de l'image courante à décoder (reconstruire) (resp. coder). Par "représentation de l'image courante" on entend sa représentation dans le domaine image (représentation sous forme de pixels) ou latent (représentation sous forme de cartes de caractéristiques). Par « mesure de performance », on entend une mesure entre au moins une valeur d’un échantillon à coder et une valeur décodée dudit échantillon. La mesure peut évaluer par exemple une distorsion, ou une erreur perceptive. Elle peut être effectuée sur un échantillon ou une pluralité d’échantillons (par exemple, les échantillons courants, ou l'image courante, etc.) La mesure peut comporter aussi une mesure du débit, notamment associé au codage du réseau de neurones et/ou au codage des cartes de caractéristiques. La mesure peut être une mesure conjointe entre le débit et la distorsion au travers de leur pondération. Comme il est bien connu de l’état de l’art, il est généralement procédé à une minimisation de la valeur de cette mesure jusqu’à atteindre une valeur cible ou minimale, ou un temps prédéfini. Par « échantillon », on entend une valeur prélevée dans une image de la séquence. L’échantillonnage d’un signal produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. Dans le cas d’un signal d’image, l’échantillon prend le nom de pixel qui peut être par exemple un pixel couleur représenté traditionnellement par un triplet de valeurs, par exemple (R,G,B) ou (Y,U,V), ou encore par une valeur unique de luminance pour une image à niveaux de gris. La position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y) dans l’image. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé de codage ou décodage ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Autrement dit, les étapes peuvent être effectuées dans un ordre différent de celui indiqué dans le procédé de codage ou de décodage, voire en parallèle. Le procédé de codage selon l’invention réalise au cours de son apprentissage une construction des paramètres de codage, à partir d’une séquence d’images d’entrée, en entraînant un réseau de neurones de reconstruction sur des ensembles de données de prédiction et de correction, pour obtenir une reconstruction fidèle de l'image. Avantageusement, le procédé de codage encode le réseau de neurones de reconstruction. Celui-ci peut être optimisé, et adapté en complexité ou en qualité, selon la complexité visée et le rapport visé entre débit et distorsion. De même, les informations de prédiction et de correction encodées et transmises peuvent ainsi être optimisées et adaptées. Au cours de l’entraînement, ou construction, ou apprentissage, les paramètres du réseau de neurones et les informations à coder sont mis à jour en fonction d’une mesure de performance, par exemple de type débit-distorsion. Lorsque l’entraînement est terminé, c’est-à-dire que la mesure de performance obtenue est satisfaisante, le codage effectif des paramètres du réseau de neurones de reconstruction ainsi que celui des informations de prédiction et de reconstruction peut être effectué et le résultat du codage mémorisé ou transmis à destination du décodeur. Avantageusement, le processus d’entraînement permet donc de raffiner les paramètres du réseau de neurones de reconstruction, ainsi que ses paramètres d'entrée, jusqu’à obtenir une représentation adéquate en termes de performance, par exemple un équilibre souhaité entre le débit généré et la distorsion subie par l’image d’entrée en cours de codage. Avantageusement, le procédé de codage selon l’invention permet de compresser efficacement le signal. Avantageusement, le procédé de codage est efficace puisque les images de prédiction sont utilisées pour coder (et décoder) les images de correction. On exploite ainsi efficacement la redondance entre les deux signaux. Avantageusement, le procédé de décodage est simple puisqu'il suffit d'obtenir les informations de correction et de prédiction et le réseau de neurones de reconstruction pour reconstituer une version décodée de l'image courante. Avantageusement, on peut concevoir un système de transmission qui travaille image par image avec une faible latence, chaque image courante étant décodée dès réception des paramètres du réseau de neurones et des informations de prédiction et de correction associées. Selon des modes de réalisation du procédé de décodage : – Le procédé comporte les étapes de : – décodage d'une information de mouvement représentative de l'image courante ; – obtention d'au moins une image de référence décodée ; – compensation de ladite au moins une image de référence à l’aide de l’information de mouvement pour produire ladite au moins une image de prédiction. Avantageusement selon ce mode, l'image de prédiction est obtenue sous forme d'une image au moins compensée en mouvement. La ou les images de prédiction (dans le domaine spatial ou dans le domaine latent, auquel cas elles peuvent être dénommées "cartes de caractéristiques") sont utilisées ensuite pour assister le décodage des informations de correction, afin de produire une représentation latente de l'image. – l'étape de décodage desdites informations de correction comporte une sous-étape de reconstruction d'au moins une valeur de ladite au moins une carte de reconstruction, dite valeur courante, par un décodage entropique d'une donnée au moins des informations de correction, dite donnée de correction, en fonction d'une valeur au moins de ladite au moins une image de prédiction ; avantageusement selon ce mode, les images de prédiction sont utilisées pour assister le décodage contextuel des valeurs des cartes de reconstruction. On exploite ainsi efficacement la redondance entre les deux signaux. – ladite valeur au moins de ladite au moins une image de prédiction est située dans un voisinage de ladite valeur courante. Avantageusement, le décodage des informations de correction est rendu particulièrement efficace par la prise en compte du voisinage dans les informations de prédiction, ce qui permet d’exploiter les redondances présentes dans les données situées à des positions voisines. Ce voisinage prend, selon un mode de réalisation, la forme d'un vecteur de voisinage. Par « vecteur de voisinage », on entend un vecteur constitué d’un ou plusieurs éléments, ou données, construites à partir des images de prédiction (images de pixels ou cartes de caractéristiques), et optionnellement à partir de cartes de reconstruction déjà décodées. Ces données peuvent être sélectionnées à des coordonnées proches de la valeur à reconstruire (au ratio d'échantillonnage près, c'est-à-dire en respectant les tailles respectives de l'image de prédiction et de l'image à reconstruire). Ces données peuvent être regroupées dans le vecteur de voisinage. La position voisine peut indiquer une valeur dans une image de prédiction (par exemple, la valeur voisine de celle que l'on cherche à reconstruire, à la même position dans une carte de prédiction). Elle peut de surcroît indiquer une valeur dans la carte de reconstruction en cours de traitement (par exemple, la valeur voisine en haut à gauche de celle en cours de traitement). Le voisinage est associé à un contexte qui permet de décoder efficacement une valeur de correction. Selon un autre mode de réalisation, le voisinage est défini automatiquement par un filtre de convolution. – l'étape de reconstruction d'au moins une valeur courante par un décodage entropique de la donnée de correction comporte les sous-étapes suivantes : – constitution d'un voisinage ; – traitement du voisinage pour fournir au moins une valeur statistique ; – décodage de la donnée de correction en utilisant ladite au moins une valeur statistique – l'étape de traitement du voisinage comporte les sous-étapes suivantes : – décodage d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de traitement contextuel représentatifs d'au moins un réseau de neurones de traitement contextuel ; – traitement du voisinage par ledit au moins un réseau de neurones de traitement contextuel pour produire ladite valeur courante. Selon ce mode, le voisinage est celui qui est appliqué à l’entrée du réseau de neurones de traitement contextuel. Selon un mode de réalisation, il peut être appliqué sous forme d'un vecteur de voisinage constitué des valeurs sélectionnées dans le voisinage de la valeur en cours de reconstruction. Selon un autre mode de réalisation, il est sélectionné par un noyau de convolution d'une couche de convolution. Ainsi, les cartes de caractéristiques de correction sont compressées efficacement par un réseau de neurones de traitement contextuel spécialement entraîné pour générer une valeur de la carte en fonction de son voisinage en décodant les informations de correction de manière contextuelle, le contexte étant formé à partir des données des images de prédiction. Il est donc apte à les représenter efficacement. Il est de surcroît peu coûteux à coder. – Ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction et/ou de traitement contextuel comporte au moins une couche de convolution ; ainsi, un traitement non localisé de l’image peut être effectué, ce qui permet d’améliorer la cohérence de l’image générée en limitant le bruit et en améliorant les contours présents dans l’image. – Ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction et/ou de traitement contextuel comporte au moins un MLP. Un MLP (Multi Layer Perceptron), est un perceptron constitué de plusieurs couches, une couche d’entrée adaptée au format d’entrée, optionnellement une ou plusieurs couche(s) cachée(s), et une couche de sortie adaptée au format de sortie du vecteur de sortie. Un traitement localisé de l’image, par exemple positionnel, peut être effectué, ce qui permet un codage très simple et efficace de l'image. – Ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction et/ou de prédiction comporte au moins un module d'attention. Ainsi il est possible de pondérer les caractéristiques de l'image afin par exemple d'adapter l'allocation du débit aux différentes régions et/ou caractéristiques de l'image en fonction de leur importance. – Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de reconstruction et/ou prédiction est obtenue à partir de données dudit flux binaire ; avantageusement selon ce mode, les paramètres du réseau de neurones sont transmis dans le flux. Le module de reconstruction peut être transmis tout ou partie sous une forme quantifiée et codée sous une forme compacte à l’aide de tout quantificateur et codeur entropique accessible à l'homme du métier. Un format analogue à celui de la norme MPEG-7 NNR peut être employé. – Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de reconstruction et/ou prédiction est décodée en fonction de paramètres prédéterminés ; par "prédéterminés" on entend accessible du décodeur lors du décodage de l'image courante. Avantageusement selon ce mode, une partie des paramètres de reconstruction du réseau de neurones est accessible du décodeur au moment où il décode l'image courante sans nécessité de décoder des informations du flux binaire. Selon un exemple, ils peuvent être issus d'une étape précédente de décodage (une image précédente de la séquence, etc.) Selon un autre exemple, ils peuvent être mémorisés dans une mémoire (mémoire de stockage, réseau, etc.) Notamment, une partie du réseau de traitement contextuel/reconstruction peut être stocké sous une forme quantifiée et codée sous une forme compacte à l’aide de tout quantificateur et codeur entropique accessible à l'homme du métier. Un format analogue à celui de la norme MPEG-7 NNR peut être employé. – Une partie au moins de l'ensemble de paramètres de reconstruction et/ou prédiction est décodée en fonction de paramètres de référence ; par "paramètres de référence" on entend des paramètres accessibles du décodeur lors du décodage de l'image courante et utiles au décodage des autres paramètres. Avantageusement selon ce mode, certains paramètres du réseau de neurones sont décodés en prenant en compte des paramètres de référence qui peuvent être issus d'une étape préalable de décodage, ou stockés dans une mémoire (mémoire de stockage, réseau, etc.) accessible du décodeur. Ainsi l'espace de stockage ou le débit de transmission sur le réseau peuvent être efficacement réduits : certains paramètres peuvent être codés/décodés de manière complémentaire (par exemple par mise à jour d'un noyau, d'une couche, d'un biais, etc., du réseau), d'autres ne pas être codés/décodés du tout, car disponibles dans les paramètres de référence. Les paramètres de référence peuvent constituer un réseau de référence. Selon des variantes de réalisation, qui peuvent être combinées entre elles : les paramètres de référence peuvent constituer un ensemble de variantes d'un réseau de reconstruction : type de convolution, modules d'attention, etc. Ainsi, seuls ces paramètres ou leur identification nécessitent d'être codés, insérés dans le flux et décodés par le décodeur ; certains paramètres sont codés de manière complémentaire aux paramètres du réseau de référence. Ainsi il suffira au décodeur de décoder ces paramètres résiduels puis de les ajouter, les multiplier (ou les combiner de toute autre manière connue) à ceux du réseau de neurones de référence ; une partie des paramètres du réseau de référence est réutilisée pour le réseau de reconstruction. Par exemple, une couche complète peut être recopiée depuis le réseau de référence, les paramètres de cette couche ne sont donc ni codés, ni transmis, ni décodés ; un indicateur de réseau de référence est transmis dans le flux. Il est ainsi possible d'indiquer un réseau à utiliser au décodage parmi une pluralité de réseaux possibles connus du décodeur. – Ledit au moins un réseau de reconstruction et/ou prédiction est sélectionné parmi une pluralité de réseaux de reconstruction et/ou synthèse, et le flux binaire comporte un indicateur indiquant la sélection dudit réseau au moins de la pluralité. – Ledit au moins un réseau de reconstruction et/ou prédiction correspond à une pluralité de réseaux de reconstruction en cascade. Avantageusement, l'utilisation de plusieurs réseaux en cascade permet notamment de rehausser le filtrage et améliorer la cohérence de l’image générée en limitant son bruit et améliorant ses contours. En outre chaque réseau peut être appris individuellement ou figé indépendamment. Selon des variantes de réalisation, qui peuvent être combinées entre elles : le flux binaire comporte un indicateur indiquant l'utilisation d'un desdits réseaux au moins. Ainsi, en fonction de la qualité et de la complexité requises, un ou plusieurs réseaux peuvent être utilisés au décodage. L'indicateur indique par exemple que le réseau 1 est obligatoire, mais que les réseaux 2 et 3, qui se trouvent en cascade derrière le réseau 1, sont optionnels. Le décodeur peut alors faire le choix de les utiliser ou non : s'il les utilise, il obtiendra une meilleure qualité au détriment de la complexité, et vice-versa. Au moins deux des réseaux comportent des paramètres communs. Il est ainsi possible, avantageusement, de transmettre des paramètres caractéristiques d'un réseau, qui peuvent être utilisés pour les autres, ce qui permet de réduire le coût de transmission. Le réseau est ainsi mutualisé au travers de paramètres communs. Au moins deux des réseaux ont une structure identique et seuls leurs poids diffèrent en partie ou totalement. Les mêmes éléments de calcul sont ainsi mutualisés. Corrélativement, l’invention vise aussi un dispositif de codage et un dispositif de décodage. Les caractéristiques et avantages du procédé de codage ou décodage s’appliquent de la même façon au dispositif de codage ou décodage selon l’invention et vice versa. L’invention vise également un programme d’ordinateur sur un support d’enregistrement, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur ou un dispositif de codage ou de décodage conforme à l’invention. Ce programme comporte des instructions adaptées à la mise en œuvre du procédé correspondant. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. L’invention vise aussi un support d'information ou un support d’enregistrement lisible par un ordinateur, et comportant des instructions de programme d'ordinateur mentionné ci-dessus. Les supports d'information ou d’enregistrement peuvent être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur, une séquence d’ADN, ou une mémoire flash. D'autre part, les supports d'information ou d’enregistrement peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par lien radio, par lien optique sans fil ou par d'autres moyens. Alternativement, chaque support d'information ou d’enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution d’un procédé conforme à l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent des exemples de réalisation dépourvus de tout caractère limitatif. FIG. 1 la FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de décodage utilisé dans le cadre de l’invention ; FIG. 2 la FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de codage utilisé dans le cadre de l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre un module de décodage de cartes de caractéristiques de reconstruction utilisé dans des modes de réalisation de l’invention ; FIG. 4 la FIG. 4 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 1 ; FIG. 5 la FIG. 5 est un logigramme représentant une méthode de décodage de cartes de caractéristiques de reconstruction, qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 1 lors du procédé de décodage de la FIG. 4 ; FIG. 6 la FIG. 6 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 2 ; FIG. 7 la FIG. 7 représente de manière illustrée un procédé de décodage utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif de décodage DECv de la FIG. 1 décode une sous-séquence de la séquence, en procédant image par image. À l'issue du décodage, les V images de la séquence sont décodées. Une sous-séquence courante à décoder notée I V d comporte au moins une image courante à décoder, chaque image comportant respectivement une pluralité de N échantillons. Par la suite, on considère, sans perte de généralité, que la sous-séquence courante comporte une seule image courante Iv. Cependant une sous séquence courante à décoder peut comporter selon un mode de réalisation plusieurs images (qui peuvent être par exemple concaténées pour former une image Iv de taille supérieure à N). Le décodeur DECv dédié à l'image reçoit en entrée les données nécessaires pour la décoder : – des données encodées IPc correspondant à des informations de prédiction. Ces informations de prédiction peuvent être par exemple : – des informations de mouvement (champ de mouvement, numéros d'images de référence, etc.) ; – des informations de prédiction intra-image (mode de prédiction, directions de prédictions, etc.) ; – des informations de déformation du signal, comme des paramètres de transformations géométriques (translations, homothéties, etc.) ; – des images de prédiction ; – des représentations latentes d'images de prédiction ; – etc. – des données encodées FCc correspondant à des informations de correction codées, d’une façon générale, des données visant à corriger la prédiction de l'image courante. – les paramètres de reconstruction codés WRc d'au moins un réseau de neurones de reconstruction. D'autres réseaux de neurones peuvent être utilisés, comme des réseaux : – de traitement contextuel des cartes de caractéristiques latentes de reconstruction ; – de synthèse des informations de prédiction ; – de synthèse des informations de correction ; – de suréchantillonnage et/ou traitement de cartes de caractéristiques latentes de reconstruction ; – etc. Le module de décodage DEC v comprend, pour une image courante, un module REF d'obtention d'images de référence, un module IPD de décodage d'information de prédiction, un module FCD de décodage d'information de correction, un module MREC de reconstruction d'images à partir de cartes de valeurs latentes de reconstruction FMR, un module NND de décodage de réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, DEC v produit en sortie une image décodée courante, notée Ivd, comportant une pluralité d’échantillons décodés. Le module de décodage IPD décode des informations de prédiction IPc. Selon un mode de réalisation, il s'agit d'un décodeur classique, par exemple de type de type JPEG, ou HEVC, etc. qui produit en sortie au moins une image de prédiction notée IP/FMP, où IP indique une image dans le domaine pixelique et FMP une image dans le domaine latent (une carte de caractéristiques). Selon un autre exemple, il décode des données quantifiées correspondant aux images en utilisant un décodeur entropique. Selon un mode de réalisation, il s'agit d'un décodeur qui produit en sortie un champ de mouvement MV. Le module IPD peut comprendre à cette fin un réseau de neurones de synthèse de mouvement. Le module de décodage FCD décode des informations de correction FCc. Il utilise à cette fin les données de prédiction IP ou FMP, comme il sera détaillé dans la suite. Il génère en sortie une ou plusieurs cartes de caractéristiques de reconstruction dans le domaine latent. Selon un mode de réalisation, le module FCD peut comprendre à cette fin un réseau de neurones de traitement contextuel, noté ARM. Selon un mode de réalisation, les cartes décodées par le module FCD, au nombre de NFR, sont notées FMR et sont dites cartes de reconstruction de l’image courante, ou cartes de reconstruction courantes. Le module REF facultatif constitue un ensemble de NFR images de référence, notées IREF/FMREF, correspondant à une ou plusieurs images précédemment codées puis décodées de la séquence. Comme les images de prédiction, elles peuvent prendre la forme d'images constituées de pixel (dans le domaine image, pixelique) ou de cartes de caractéristiques (dans le domaine latent). Elles peuvent être prédéterminées ou leur référence peut être décodée dans le flux sous forme d'un indicateur. Dans un mode de réalisation, une seule image de référence est sélectionnée. Dans un mode de réalisation, plusieurs images de référence sont sélectionnées. Dans un mode de réalisation, une ou plusieurs cartes de référence sont sélectionnées dans le domaine latent. Dans un mode de réalisation, par exemple dans le cas où l'on décode une image intra, aucune carte de référence n'est sélectionnée et le module REF est absent ou il génère des images « neutres » composées par exemple de valeurs constantes. Le module WARP facultatif effectue une compensation de mouvement des images de référence à partir d’un champ de mouvement MV décodé, afin d’obtenir une ou plusieurs image(s) compensées, notées IP si elles sont dans le domaine image, ou FMP si elles sont dans le domaine latent. Dans ce dernier cas, les cartes de caractéristiques de prédiction au nombre de NFP, sont notées FMP et sont dites cartes de prédiction de l’image courante, ou cartes de prédiction courantes. Le module WARP peut être absent si le décodeur IPD décode directement les images de prédiction IP/FMP. Dans un mode de réalisation, le module WARP produit les images IP/FMP avec les données seulement issues du module IPD, c’est-à-dire que le module REF facultatif n’existe pas, ou que le module WARP ne prend pas en compte les images de référence qui lui sont soumises. Le module MREC utilise en entrée une ou plusieurs cartes de reconstruction IC/FMC et génère l’image reconstruite. Le module MREC peut comprendre un MLP. Il peut aussi comprendre une ou plusieurs couches de convolution. Une couche de convolution peut inclure des éléments convolutifs, comportant optionnellement une structure résiduelle ou un module d’attention. Par "module d'attention" on entend une couche d'un réseau neuronal comprenant un élément d'attention. Un élément d'attention est un élément qui permet d'appliquer un mécanisme d'attention pour générer un ou des masques qui sont utilisés pour pondérer (par multiplication ou utilisation de fonctions plus complexes) les caractéristiques de l'image afin par exemple d'adapter l'allocation du débit aux différentes régions et/ou caractéristiques de l'image en fonction de leur importance (contour, textures particulières, etc.) Les masques d'attention sont appliqués aux entrées du réseau de neurones (cartes de reconstruction). Ils sont codés et décodés en tant que paramètres du réseau de neurones. Avantageusement, il n'est donc pas nécessaire d'utiliser des bits supplémentaires pour coder les masques. Les informations codées FCc, IPc et WRc sont extraites à partir du flux BS qui peut être reçu sur un réseau de communication et/ou stocké tout ou partie dans une mémoire accessible du décodeur. Le dispositif de décodage DEC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. La FIG. 2 représente schématiquement un dispositif de codage utilisé dans le cadre de l’invention. Le dispositif de codage ENCv de la FIG. 2 code une image ou sous-séquence courante Iv de la séquence SV, en procédant image par image. À l'issue du codage, les V images de la séquence sont codées. Le codeur ENCv reçoit en entrée une séquence d'images comprenant l'image Iv et produit en sortie des paramètres codés. Ces paramètres comprennent : – des données encodées (IPc) correspondant à des informations de prédiction, destinées à la génération des images de prédiction IP/FMP. – des données encodées FCc correspondant à des informations de correction, destinées à corriger une prédiction de l'image courante. – les paramètres codés WRc d'au moins un réseau de neurones de reconstruction. Comme mentionné lors de la description de la FIG. 1 , d'autres réseaux de neurones peuvent être utilisés, et notamment, comme il sera décrit plus tard dans un mode de réalisation, les paramètres d'un réseau de traitement contextuel des cartes de caractéristiques latentes de reconstruction. Le module de codage ENC v comprend, pour une image courante, un module NNC de codage de paramètres de réseau(x) de neurones, un module FCC de codage des informations de correction, un module IPC de codage des informations de prédiction, un module d’évaluation RD-OPT, un module d'initialisation et de mise à jour INIT/MAJ, un module REF de génération et stockage d'images de référence. Par ailleurs, de manière classique, le module de codage comprend un décodeur similaire au décodeur DECv qui a été précédemment décrit, afin de reconstruire l'image courante codée puis décodée, que l'on note I'v. Durant le processus d’entraînement, ou de construction, du codage, c’est-à-dire tant que l’étape d’évaluation d’une performance n’est pas satisfaisante, les modules de codage réalisent une simulation de codage, suivie d’un décodage, à destination du module d’évaluation RD-OPT. Par la suite, ils effectuent le codage effectif des données. De manière connue, la simulation de codage peut être identique au codage effectif, ou en réaliser une approximation. Le module INIT/MAJ est chargé de l'initialisation et de la mise à jour des valeurs des images et des paramètres du ou des réseaux de neurones. Les données d'initialisation sont notées FCo, WRo et IPo. Il réalise une mise à jour des valeurs à encoder de l'image courante, en fonction des résultats de la fonction de performance. Une fois que les informations de prédiction et de correction et le(s) réseau(x) de neurones sont stabilisés, ils peuvent être codés. Le module RD-OPT réalise une évaluation et minimisation d’une performance de codage. La fonction d’évaluation est par exemple de type débit-distorsion. La distorsion peut être évaluée entre Iv et I’v, le débit peut comprendre le cumul des débits lié aux contributions de FCc, WRc et IPc, ou seulement une sous-partie. La minimisation peut être effectuée par une descente de gradient, ou tout autre procédé d’optimisation à la portée de l’homme du métier. Le dispositif de codage ENC peut être mis en œuvre au moyen d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, non représentés ; chacun des modules mentionnés ci-dessus peut alors être réalisé par la coopération du processeur et d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans la mémoire susmentionnée et conçues pour effectuer les fonctionnalités du module concerné, notamment comme décrit ci-dessous, lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. La FIG. 3 illustre un exemple de module de décodage des informations de correction utilisé au décodage. Un module symétrique est utilisé au codage. Le module FMD comporte selon ce mode de réalisation un module de traitement contextuel, noté MPS. Le but de ce module est de générer, à partir des informations de correction codées et des images de prédiction, un ensemble de cartes de reconstruction correspondant à une représentation de l'image dans le domaine latent. Plus précisément, selon ce mode de réalisation, le module utilise un contexte issu des images de prédiction dans le domaine image (IP) ou latent (FMP) pour décoder contextuellement les informations de correction. Le résultat d'un tel décodage fournit une valeur (au moins) d'une carte de caractéristiques de reconstruction, notée Vn. Une représentation d’un voisinage courant (par exemple un vecteur Cn issu des images de prédiction et optionnellement des cartes de caractéristiques de reconstruction en cours de décodage) est donnée en entrée du module. Le module fournit en sortie des données statistiques qui servent au décodage entropique de la valeur FCc pour fournir une valeur Vn de reconstruction dans une des cartes de caractéristiques de reconstruction. En d'autres termes, le module modélise la loi d'apparition d'une valeur Vn conditionnellement à son voisinage. Comme il sera décrit plus tard à l'appui de la FIG. 5 , plusieurs modes de réalisation sont possibles : – utilisation d'un (dé)codeur entropique (DE) apte à prédire puis décoder une valeur en fonction du contexte fourni ; – utilisation d'un réseau de neurones ARM dit de traitement contextuel, entraîné à prédire une donnée statistique de la valeur (par exemple une probabilité, une variance, etc.) en fonction du contexte. – etc. Dans l'illustration de la FIG. 3 , le décodage de la valeur courante Vn située aux coordonnées (x n , y n ) dans la carte de caractéristiques de reconstruction courante FMRi (où i représente l'index de la carte de caractéristiques courante, qui peut varier de 1 à NFR) utilise une information contextuelle issue d'un voisinage représenté en gris. Les valeurs de voisinage, toutes disponibles au décodeur, constituent le vecteur de voisinage Cn de la valeur Vn qui peut être utilisé dans l’un des modes de réalisation mentionnés ci-dessus et détaillés à l'appui de la FIG. 5 . Dans cette illustration, le décodage d'une valeur FCc courante pour produire la valeur Vn en cours de décodage située aux coordonnées (x n , y n ) dans la carte de caractéristiques de reconstruction courante FMRi utilise l’information contextuelle d'une carte de prédiction FMPj obtenue au préalable par le décodeur : les valeurs situées aux 9 coordonnées (x n -k, y n -l), avec k et l comprenant les combinaisons de valeurs (-1,0,1) dans la carte FMPj sont utilisées pour déterminer le voisinage ; selon cet exemple, les valeurs (décodées) de la carte courante situées aux 3 coordonnées (x n -1, y n -1), (x n -1, yn), (x n , y n -1) sont aussi utilisées. Il en résulte un vecteur Cn de 12 valeurs. L'indice j peut être égal à l'indice i, c'est-à-dire que les cartes de caractéristiques de même "rang" (mêmes indices) sont utilisées dans l'ensemble de prédiction et dans celui de reconstruction. Ils peuvent aussi être différents, par exemple si on a une seule image IP qui sert au décodage de plusieurs cartes FMRi. Dans ce mode de réalisation, il y a donc autant de valeurs FCc que de valeurs Vn à reconstruire. Dans d'autres modes de réalisations, il peut y avoir moins de valeurs FCc que de valeurs Vn à reconstruire. Dans le mode de réalisation illustré, le vecteur de voisinage est extrait par un module CTX du module de décodage FMD, puis il est appliqué à l’entrée du module MPS de prédiction. Le module MPS peut contenir un réseau de neurones de traitement contextuel ARM défini par ses paramètres WAc, auquel cas le vecteur de voisinage est appliqué par exemple à ses entrées, et le réseau est utilisé pour estimer les caractéristiques statistiques (µ,σ) ou la probabilité (pr) de la valeur FCc à décoder par le décodeur entropique DE en fonction du contexte. Dans un autre mode de réalisation, un noyau de convolution peut être utilisé pour filtrer les valeurs de la carte FMPj. Ce noyau de convolution est par exemple celui d'une première couche de convolution du réseau de neurones ARM. Ce noyau de convolution peut ne considérer que les valeurs disponibles du vecteur de voisinage, celles qui ont été décodées. La FIG. 4 est un logigramme représentant un exemple de procédé de décodage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 1 . Le décodage décrit concerne une sous-séquence d’images comportant au moins une image courante Iv de la séquence SV à décoder. Lors d’une étape E30, le flux de données codées est obtenu. Il peut être reçu d'un réseau de communication, ou lu sur un support de stockage. En outre certaines informations (par exemple, un réseau de neurones de reconstruction ou de traitement contextuel de référence) peuvent être lues dans des mémoires accessibles du décodeur. Les données obtenues sont au moins les informations de correction FCc, de prédiction IPc, et des paramètres WRc d'un réseau de reconstruction MREC, optionnellement les paramètres WARc d'un réseau de traitement contextuel ARM. Lors d’une étape E31, les informations de prédiction IPc sont décodées. Selon un mode de réalisation, une image pixelique IP est décodée. Selon un autre mode de réalisation, une ou plusieurs images FMP sont décodées dans le domaine latent (cartes de caractéristiques). Une telle image peut par exemple être décodée par une technique classique à la portée de l'homme du métier, par exemple une prédiction suivie d'un décodage par un codeur entropique puis une déquantification, ou encore elle peut être issue d'un décodeur standard (JPEG, HEVC, etc.) Selon un mode de réalisation, un champ de mouvement est décodé. Ce champ de mouvement peut être par exemple dense (au moins une information de mouvement par pixel) ou moins précis (une information représente alors l’information de mouvement de plusieurs pixels). Il peut être décodé par un réseau de neurones, à partir de cartes de caractéristiques décodées représentatives du mouvement de l’image courante, ou par toute autre technique de décodage connue de vecteurs de mouvement. De manière classique, ce champ de mouvement est utilisé pour compenser (warper) une ou plusieurs images de référence IREF/FMREF lors d’une étape E33 afin d’obtenir les images de prédiction IP/FMP compensées en mouvement. Les images de référence IREF/FMREF à utiliser sont sélectionnées par le module REF de manière prédéterminée ou non. Lors d’une étape E34, les paramètres de reconstruction WR d’un réseau de neurones de reconstruction du module MREC sont générés par décodage des valeurs WRc. On peut utiliser à cette fin toute technique connue de décodage de réseau de neurones correspondant à celle qui a été utilisée par le codeur, par exemple la norme de codage de réseaux de neurones proposée par le standard MPEG-7 partie 17, NNR. Selon un mode de réalisation, les paramètres de reconstruction sont reçus dans le flux binaire par le décodeur. Selon un mode de réalisation, certains paramètres du réseau de neurones de reconstruction sont accédés dans une mémoire accessible du décodeur. Selon un mode de réalisation, certains paramètres de référence du réseau de neurones de reconstruction sont accédés dans une mémoire accessible du décodeur. Ces différents modes peuvent être combinés : par exemple, une partie des paramètres est décodée à partir du flux, une partie prédéterminée, obtenue par exemple par recopie de certains paramètres contenus en mémoire, et une partie inférée à partir d’un modèle connu d’une couche de référence contenue en mémoire. Selon un mode de réalisation, un indicateur reçu dans le flux permet de sélectionner un ou plusieurs réseaux de reconstruction parmi une pluralité de réseaux accessibles du décodeur. Lors d’une étape E35, les cartes de caractéristique de reconstruction sont générées par décodage des informations FCc de correction. À cette fin, les données codées de correction FCc sont extraites du flux, et décodées en utilisant les images de prédiction IP/FMP. Des modes de réalisation de cette étape sont fournis lors de la description de la FIG. 5 . Au cours d’une étape E37, les cartes de caractéristiques de reconstruction sont alors fournies en entrée d’un réseau de neurones de reconstruction, par exemple un réseau composé de couches MLP et/ou convolutives, pour produire l’image finale Ivd. Selon une variante représentée à l’étape E36, qui sera aussi illustrée en FIG. 7 , l’étape E37 est précédée d’une étape E36 au cours de laquelle un vecteur caractéristique est extrait de l’ensemble des cartes de caractéristiques et traité avant d'être présenté en entrée du réseau de neurones de reconstruction. La FIG. 5 est un logigramme représentant une méthode de production de cartes de caractéristiques de reconstruction qui peut être mis en œuvre par le dispositif de décodage de la FIG. 1 et par le procédé de décodage illustré en figures 3 et 7. Ces étapes constituent des sous-étapes de l’étape E35 décrite précédemment à l’appui de la FIG. 4 . Elles ont pour but de produire une valeur courante V n d’une carte de caractéristiques FMR i de reconstruction par un décodage des données de correction codées FCc en utilisant des valeurs d’un voisinage extrait des images de prédiction FMPj/IPj. Lors d’une sous-étape E351, un voisinage C n est extrait, comprenant des valeurs voisines de la valeur V n à reconstruire dans la carte de reconstruction . Comme illustré à la FIG. 3 , ces valeurs voisines sont situées dans au moins une image de prédiction, et optionnellement dans une carte FMR déjà reconstruite, ou dans la carte en cours de reconstruction. Ce vecteur de voisinage est constitué d’un nombre C de valeurs, ou données, correspondant à des valeurs de voisinage (par exemple, C=12 sur la FIG. 3 ). Ces valeurs doivent être connues du décodeur, elles doivent donc se situer dans un voisinage causal de la valeur V n . Le voisinage peut aussi être sélectionné automatiquement par un noyau de convolution (par exemple, 9 valeurs peuvent être présentées en entrée d’une couche de convolution dont le noyau est de taille 3x3 ; le noyau de convolution peut également être non rectangulaire, par exemple en forme de « gamma », afin de ne considérer que le voisinage supérieur et à gauche). Selon un premier mode de réalisation, ces valeurs sont utilisées pour déterminer lors d’une étape E352 le contexte d’un décodeur entropique pour décoder la valeur courante lors d’une étape E354. Ce décodeur peut être un codeur de type CABAC (Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding). Ce type de codeur/décodeur est bien connu de l’homme du métier. Il est notamment utilisé dans la norme de compression vidéo H.265/HEVC. Il s’agit d’un codeur arithmétique dont la compression est sans perte. Lors d’une première étape, il décompose tous les symboles non-binaires en symboles binaires. Puis, pour chaque bit, le codeur sélectionne le modèle de probabilité le plus adapté en utilisant un contexte pour optimiser l'estimation de la probabilité. Ce contexte peut être défini par des informations des éléments voisins. En fonction du contexte, une information statistique est générée (probabilité de 0 ou de 1). Un codage arithmétique binaire est ensuite appliqué en fonction de cette information statistique pour compresser les données résultantes. Les étapes inverses sont utilisées au décodeur. Comme il est connu de l’homme du métier, il y a plusieurs façons d’utiliser le vecteur de voisinage pour produire une information de contexte. Par exemple, on peut compter le nombre de valeurs voisines différentes de zéro, et associer un contexte à chaque nombre. Alternativement, on peut effectuer des comparaisons entre plusieurs valeurs voisines, et associer un contexte donné à une configuration d’ordre entre les valeurs voisines, par exemple en classant les valeurs voisines par ordre croissant, et en associant un contexte à chaque ordre possible. Dans un deuxième mode réalisation, un réseau de neurones de traitement contextuel ARM est utilisé à l’étape E353 pour prédire des caractéristiques statistiques de la variable Vn à décoder. Le voisinage est appliqué en entrée du réseau ARM. Selon un mode de réalisation, le réseau ARM se comporte comme une fonction f ѱ définie par un ensemble de paramètres statistiques en sortie (moyenne, variance, médiane, etc.). Ces paramètres statistiques sont utilisés pour décoder la valeur courante de FCc de manière entropique. Selon un autre mode de réalisation, le réseau de neurones de traitement contextuel ARM est utilisé pour produire la probabilité (pr) attendue de la valeur possible de l’échantillon courant. Le décodage entropique est alors adapté à cette probabilité (comme il est connu pour le codage entropique de Huffman ou arithmétique) pour décoder une valeur FCc. À la fin du décodage de l'étape E354, la valeur décodée à partir du flux FCc en utilisant ces statistiques ou cette probabilité est injectée dans la carte de caractéristiques de reconstruction à la position (xn, yn). Dans un autre mode de réalisation, non représenté, le voisinage est utilisé pour prédire la valeur courante Vn à partir d’un modèle autorégressif. Dans ce mode, les valeurs passées sont constituées par le contexte, et la différence entre la variable prédite et la valeur réelle est décodée de manière entropique au cours de l’étape E354 à partir du flux binaire (FCc). À l’issue du procédé, toutes les valeurs décodées courantes V n de la carte de reconstruction FMR i en cours de traitement sont décodées. La FIG. 6 est un logigramme représentant un exemple de procédé de codage qui peut être mis en œuvre par le dispositif de codage de la FIG. 2 . On rappelle que, lors du codage, l’ensemble du système est optimisé au cours d'une phase d'apprentissage qui précède la phase de codage effectif : les valeurs des images de prédiction IP/FMP, les valeurs des paramètres de correction FCc ainsi que les paramètres des réseaux de neurones MREC et optionnellement ARM sont appris (au sens de l’apprentissage-machine, par exemple par descente de gradient) de façon à optimiser une mesure de performance, par exemple une fonction de coût de type débit-distorsion notée D+ L*R, où D est l’erreur quadratique de l’image Iv reconstruite par rapport à l’image originale, R est la somme des débits de codage des images de caractéristiques et optionnellement des réseaux de neurones, et L un paramètre fixé par l’utilisateur pour le module RD-OPT multiplicateur de Lagrange). Selon un autre exemple, D est calculé à partir d’une fonction perceptive telle que le SSIM (pour Structural SIMilarity), ou MSSSIM (pour Multi-Scale Structural SIMilarity). Lors d’une étape E20, une séquence d’entrée SV à coder, comportant au moins une image courante Iv comportant une pluralité de N échantillons P n , est fournie en entrée du procédé. Lors d’une étape E21, les informations de prédiction et de correction, ainsi que les paramètres des réseaux de neurones, sont initialisées. Par la suite, ces données sont optimisées durant la phase de construction. Selon un mode de réalisation, les cartes de caractéristiques sont initialisées par des valeurs constantes prédéfinies. Selon un autre mode de réalisation, les cartes de caractéristiques sont initialisées par un ensemble de valeurs réelles aléatoires. Selon un mode de réalisation, les paramètres du ou des réseau(x) de neurones sont initialisés par des valeurs prédéfinies connues pour donner un résultat satisfaisant (par exemple, à la suite d’un entraînement sur un corpus de séquences d’images). Selon un autre mode de réalisation, les paramètres du réseau de neurones sont initialisés par un ensemble de valeurs aléatoires. Les informations de correction, images ou cartes de prédiction et paramètres des réseaux de neurones sont par la suite mis à jour, ou raffinés, lors d’une étape E22, par le module de mise à jour MAJ du codeur au cours de son apprentissage. Lors d'une étape E23, une simulation de codage est effectuée pour tous les paramètres de codage : les images de prédiction sont encodées par le module IPC, les informations de correction par le module FCC, le ou les réseaux de neurones par le module NNC. La simulation peut être identique au codage effectif mais elle peut aussi être différente (par exemple, simplifiée). Lors d'une étape E24, une simulation de décodage est effectuée . Pour mesurer la distorsion D, il est en effet nécessaire de simuler le codage puis le décodage d’une partie au moins de la séquence d’images, pour obtenir au moins un pixel P' n d'au moins une image I'v résultant d’une simulation de codage puis de décodage des échantillons d’indice n, puis de mesurer l'écart entre ces pixels codés puis décodés et les pixels de la séquence non codée correspondants. À cet effet, les étapes E31 à E37 du procédé de décodage sont effectuées afin de reconstituer l'image ou la sous-séquence courante I'v décodée. Lors d’une étape E25, la mesure de performance est évaluée. À cet effet, les débits de simulation de codage associés aux données à encoder sont calculés. Selon un mode de réalisation, les débits de simulation de codage associés aux paramètres du ou des réseaux de neurones (codage de WR du réseau MREC et optionnellement WAR du réseau ARM) sont mesurés . Selon un mode de réalisation, on ne simule pas le codage des paramètres des réseaux de neurones, car leur influence est moins importante que celle des données de correction et prédiction. Tant que la fonction de coût n’a pas atteint son minimum, la mesure de performance n’est pas satisfaisante, et le procédé est réitéré à partir de l’étape E22. Alternativement, le procédé peut être interrompu au bout d’un temps prédéfini ou d’un nombre d’itérations prédéfini, de façon à en contrôler la complexité ou la durée. Lors d’une étape E26, si la fonction de coût a atteint son minimum ou le temps imparti à l’encodage est jugé suffisant, l’entraînement s’arrête. Si une version codée correspondant à la dernière simulation des paramètres du réseau de neurones et des informations de correction et de prédiction est disponible, les flux de codage correspondants peuvent en être constitués. Selon un autre mode de réalisation, le codage effectif des paramètres mis à jour du ou des réseau(x) de neurones et des valeurs des cartes de caractéristique est effectué à cette étape pour produire les paramètres encodés. Les paramètres encodés peuvent être stockés, ou transmis, dans un sous-flux ou dans différents sous-flux qui peuvent être concaténés pour produire un flux final BS. Selon un mode de réalisation, le sous-flux des paramètres codés du réseau de neurones est stocké ou transmis avant le sous-flux des informations de prédiction et correction codées, afin de pouvoir être décodé avant. La FIG. 7 représente de manière illustrée un procédé de décodage d'image utilisé dans un mode de réalisation de l’invention. Dans ce mode de réalisation, les images de prédiction FMP sont obtenues sous forme de cartes de caractéristiques, comme décrit auparavant, à partir des données IPc du flux BS, par un décodage classique, par exemple un décodage entropique, suivi éventuellement d'un warping d'images de référence. Dans ce mode de réalisation, les cartes de reconstruction courantes FMRi sont au nombre de 4. Dans un mode préféré, elles sont au nombre de 7. Dans ce mode de réalisation, la première carte FMR1 a la même résolution que l’image Iv à décoder, et comporte donc WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. La seconde carte FMR2 est de résolution moitié (dans chaque dimension) de la carte FMR1. Chaque carte supplémentaire est de résolution moitié de la carte précédente. Cette structure permet de réduire le nombre de valeurs des cartes de caractéristiques ce qui facilite le décodage tout en minimisant le coût de codage. Les cartes FMR sont constituées de valeurs latentes. Sur la figure, une valeur latente Vn à reconstituer est représentée pour la carte FMR1. Une telle valeur est obtenue, comme expliqué précédemment à l'appui des figures 3 et 5, par un décodage d'une valeur FCc extraite du flux BS par un décodeur entropique qui prend en compte un voisinage dans l'une ou plusieurs des images IP/FMP. Dans les modes de réalisation pour lesquels le module FCD comporte un réseau de neurones de traitement contextuel ARM, les paramètres WAR du réseau ARM sont décodés à partir du flux BS. Dans ce mode de réalisation, les images reconstruites sont synthétisées (à l'encodage et au décodage) par un réseau de neurones MREC appliqué sur des cartes de caractéristiques FMS de reconstruction traitées par un module XTR. Le module XTR optionnel peut comprendre l'une ou plusieurs des étapes/modules suivantes, représentés sur la FIG. 7 : – une étape notée DQi (DQ1... DQ4) de déquantification de chaque carte, la déquantification consistant par exemple en la multiplication par un pas de quantification prédéfini ou transmis ; – une étape notée SEi (SE1... SE4) de suréchantillonnage susceptible de mettre la carte FMRi à la même résolution que le signal à coder ; selon l'exemple représenté, la carte FMR2 est suréchantillonnée d’un facteur 2 par le module SE2 dans chaque dimension, selon tout procédé de suréchantillonnage à la portée de l'homme du métier. La carte FMR3 est suréchantillonnée d’un facteur 4 dans chaque dimension, etc. Selon un mode de réalisation, il est possible d'utiliser un réseau de neurones de suréchantillonnage. – une étape notée Ti (T1... T4) de traitement d’amélioration, cette étape pouvant comporter un filtrage convolutif, une fonction linéaire, ou encore un réseau de neurones dont les paramètres W1 ont été décodés de façon classique (décodage classique ou NNR) à partir du flux BS. Les étapes ainsi décrites peuvent être « mélangées », au sens où le suréchantillonnage peut être basé sur un réseau de neurones. Elles peuvent aussi être conjointes, c'est-à-dire s'appliquer à un ensemble de cartes et non à une seule carte. Selon ce mode de réalisation, ces étapes produisent des cartes FMSi (FMS1... FMS4), qui sont à la même résolution que le signal à coder, et comportent donc chacune WxH valeurs, où W représente la largeur de l’image en pixels, et H sa hauteur. Les cartes transformées FMSi sont traitées par un réseau de neurones de reconstruction MREC, typiquement un réseau comprenant un Multi-Layer Perceptron, qui associe à un vecteur Z n d’entrée constitué des valeurs des couches FMSi aux coordonnées (x n ,y n ) d'un pixel en cours de traitement un vecteur de sortie (R,G,B) ou (Y,U,V) aux coordonnées (x n ,y n ) dans une série de couches correspondantes. Ces couches sont par exemple du même nombre que le nombre de composantes de l'image de sortie (sur la figure, 3). Dans ce mode de réalisation, le vecteur Z n est un 4-uplet (z 1, z 2, z 3 , z 4 ) constitué des 4 valeurs des cartes FMS i situées aux coordonnées (x, y) du pixel courant P n . Le triplet (R, G, B) est inséré dans chaque image décodée Iv de la sous-séquence v aux coordonnées (x n , y n ) dans les composantes couleur correspondantes. Selon un autre mode de réalisation, le module MREC peut comporter une ou plusieurs couches de convolution. Dans ce cas, le vecteur Zn est construit par un noyau de convolution se déplaçant sur les cartes FMS. Il peut comporter par exemple 9 valeurs dans chaque couche FMS (pour un noyau de convolution de taille 3x3). Les paramètres WR du réseau de reconstruction MREC ont été décodés à partir du flux BS par décodage classique ou NNR. Selon une variante non représentée, des cartes de caractéristiques de correction supplémentaires sont introduites. Dans une telle variante, le vecteur Z n est de dimension supérieure à 4. Une telle carte supplémentaire comporte typiquement des données qui peuvent assister le réseau MLPC dans la tâche de reconstruction des images. Ainsi, les cartes ajoutées peuvent être, de manière non limitative, une ou plusieurs parmi : – une carte comportant en chaque point l’abscisse et/ou l'ordonnée de ce point ; – une carte comportant en chaque point un codage positionnel ; – une carte représentant une image distincte des images en cours de traitement, susceptible d’apporter des informations sur les images à coder, par exemple une image ou séquence d’images précédemment traitée ; – une carte contenant une donnée représentative de la différence temporelle entre les images de la vidéo en cours de codage. Par exemple, si la première et la dernière image de la vidéo sont distantes de 8 images, tous les échantillons de la carte contiennent la valeur 8 ; – une carte représentant une carte de caractéristiques d’une image distincte des images en cours de traitement, susceptible d’apporter des informations sur les images à coder, par exemple une carte précédemment traitée ; – une carte comportant la valeur d’un échantillon déjà décodé de la même carte, par exemple l’échantillon précédent dans l’ordre de décodage. Procédé de codage d'une image courante (Iv) au moins d’une séquence d’images (SV) comportant les étapes suivantes : – initialisation (E21) d'informations de prédiction de l'image courante (IP/FMP) ; – initialisation (E21) d’un ensemble de paramètres (WR) représentatifs d’un réseau de neurones (MLPC) de reconstruction ; – génération (E23) d'une image au moins de prédiction à partir des informations de prédiction ; – codage (E23, E24) d'informations de correction (FCc) en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction; – traitement (E23, E24) desdites cartes de caractéristiques de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante; – mise à jour (E22, E25) d'au moins une desdites informations de correction et/ou de prédiction et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de reconstruction, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – une étape de codage (E26) d'un flux binaire comprenant : – codage des informations de correction (FCc); – codage des informations de prédiction (IPc/FPc); – codage d'une partie au moins de l'ensemble de paramètres (WRc) représentatifs du réseau de neurones (MLPC) de reconstruction ; Procédé de décodage d'une image courante (Idv) d'une séquence d’images (SV), comportant les étapes suivantes : – obtention (E30) d'informations de correction (FCc) codées de ladite image courante ; – obtention (E30, E31, E32, E33) d’au moins une image de prédiction (IP/FMP) de ladite image courante ; – décodage (E35) desdites informations de correction (FCc) en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction (FMR) ; – décodage (E34) d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de reconstruction (WR) représentatifs d'au moins un réseau de neurones de reconstruction (MREC) ; – traitement (E37) desdites cartes de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante (Ivd). Procédé de décodage selon la revendication 2, comportant en outre les étapes suivantes : – décodage (E31) d'une information de mouvement (MV) représentative de l'image courante ; – obtention (E32) d'au moins une image de référence décodée (IREF, FMREF); – compensation (E33) de ladite au moins une image de référence (IREF, FMREF) à l’aide de l’information de mouvement pour produire ladite au moins une image de prédiction (IP, FMP). Procédé de décodage selon l'une des revendications 2 à 3, caractérisé en ce que l'étape de décodage (E35) desdites informations de correction comporte : – reconstruction d'au moins une valeur (Vn) de ladite au moins une carte de reconstruction, dite valeur courante, par un décodage entropique d'une donnée au moins des informations de correction, dite donnée de correction, en fonction d'une valeur au moins de ladite au moins une image de prédiction. Procédé de décodage selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite valeur au moins de ladite au moins une image de prédiction est située dans un voisinage de ladite valeur courante. Procédé de décodage selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape de reconstruction d'au moins une valeur (Vn) courante par un décodage entropique de la donnée de correction comporte les sous-étapes suivantes : – constitution (E351) d'un voisinage ; – traitement (E352, E353) du voisinage pour fournir au moins une valeur statistique ; – décodage (E354) de la donnée de correction en utilisant ladite au moins une valeur statistique. Procédé de décodage selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape de traitement du voisinage (E353) comporte les sous-étapes suivantes : – décodage (E34) d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de traitement contextuel (WAR) représentatifs d'au moins un réseau de neurones de traitement contextuel (ARM) ; – traitement (E35) du voisinage par ledit au moins un réseau de neurones de traitement contextuel (ARM) pour produire ladite valeur courante. Procédé de décodage selon la revendication 2 ou 7, caractérisé en ce que le réseau de neurones de reconstruction ou de traitement contextuel comporte une couche de convolution. Procédé de décodage selon la revendication 2 ou 7, caractérisé en ce que le réseau de neurones de reconstruction ou de traitement contextuel comporte un MLP. Procédé de décodage selon la revendication 2 ou 7, caractérisé en ce que le réseau de neurones de reconstruction ou de traitement contextuel comporte un module d'attention. Procédé de décodage selon la revendication 2 ou 7, caractérisé en ce qu'une partie au moins de l'ensemble de paramètres de reconstruction ou de traitement contextuel est décodée en fonction de paramètres prédéterminés. Procédé de décodage selon la revendication 2 ou 7, caractérisé en ce qu'une partie au moins de l'ensemble de paramètres de reconstruction ou de traitement contextuel est décodée en fonction de paramètres de référence. Dispositif de décodage (DEC, DECv) d'une image courante (Idv) d'une séquence d’images (SV), ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre, pour au moins une image courante (Iv) de la séquence : – obtention (FCD) d'informations de correction (FCc) codées de ladite image courante ; – obtention (IPD, REF, WARP) d’au moins une image de prédiction (IP/FMP) de ladite image courante ; – décodage (FCD) desdites informations de correction (FCc) en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction (FMR) ; – décodage (NND) d'une partie au moins d’un ensemble de paramètres de reconstruction (WR) représentatifs d'au moins un réseau de neurones de reconstruction (MREC) ; – traitement (MREC) desdites cartes de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante (Ivd). Dispositif de codage d’une séquence d’images (SV), ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre pour au moins une image courante (Iv) de la séquence : – initialisation (INIT/MAJ) d'informations de prédiction de l'image courante (IP/FMP) ; – initialisation (INIT/MAJ) d’un ensemble de paramètres (WR) représentatifs d’un réseau de neurones (MLPC) de reconstruction ; – génération d'une image au moins de prédiction à partir des informations de prédiction ; – codage (FCC) d'informations de correction (FCc) en utilisant ladite au moins une image de prédiction pour générer un ensemble de cartes de caractéristiques, dites cartes de reconstruction; – traitement desdites cartes de caractéristiques de reconstruction par ledit au moins un réseau de neurones de reconstruction pour produire une représentation décodée de ladite image courante; – mise à jour (INIT/MAJ) d'au moins une desdites informations de correction et/ou de prédiction et/ou d’au moins un paramètre dudit réseau de neurones de reconstruction, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – une étape de codage d'un flux binaire comprenant : – codage (FCC) des informations de correction (FCc); – codage (IPC) des informations de prédiction (IPc/FMPc); – codage (NNC) d'une partie au moins de l'ensemble de paramètres (WRc) représentatifs du réseau de neurones (MLPC) de reconstruction. . Programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes d'un procédé de codage ou de décodage selon la revendication 1 ou 2 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.