FR 3159723 A1 20250829 FR 2401874 A 20240226 Procédé et dispositif de codage et décodage d’images avec mécanisme de correction L'invention concerne un procédé de codage et de décodage d'un signal d'une pluralité d'échantillons. Le procédé de décodage comporte les étapes suivantes : – obtention d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte originale, représentative du signal dans le domaine latent ; – décodage des paramètres d’un premier réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse, comprenant au moins deux couches neuronales de synthèse ; – décodage des paramètres d’un deuxième réseau de neurones, dit réseau de contrôle ; – traitement de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire le signal décodé en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte intermédiaire, à la sortie d'une couche d'une desdites couches neuronales de synthèse, dite couche génératrice. – application dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte de caractéristiques intermédiaire pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle ; - application d’au moins une fonction paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres de contrôle à l'entrée ou à la sortie d'une couche desdites couches neuronales de synthèse, dite couche corrigée. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Procédé et dispositif de codage et décodage d’images avec mécanisme de correction. L’invention se rapporte au domaine général du codage 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.). Dans ces approches, 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 ». En plus de ces approches classiques, les approches basées sur l’intelligence artificielle, et notamment neuronales, tendent à se développer. Certaines approches utilisent le concept « d’auto-encodeur », des algorithmes d’apprentissage à base de réseaux de neurones artificiels, qui permettent de construire une nouvelle représentation d’un jeu de données. L’architecture d’un auto-encodeur est constituée de deux parties : l’encodeur et le décodeur. L’encodeur est constitué par un ensemble de couches de neurones, qui traitent les données afin de construire de nouvelles représentations dites “encodées”, appelées aussi « représentations latentes ». À leur tour, les couches de neurones du décodeur reçoivent ces représentations et les filtrent afin d’essayer de reconstruire les données de départ. Les différences entre les données reconstruites et les données initiales permettent de mesurer l’erreur commise par l’auto-encodeur. L’entraînement consiste à modifier les paramètres de l’auto-encodeur afin de réduire l’erreur de reconstruction mesurée sur les différents échantillons du jeu de données. Les performances de tels systèmes à base d'auto-encodeur se font au prix d'une augmentation considérable de l'empreinte mémoire et de la complexité comparativement aux approches conventionnelles telles que proposées par les normes de compression. Ils peuvent avoir des millions de paramètres et peuvent nécessiter jusqu'à un million de MAC (multiplication-accumulation) pour décoder un seul pixel. Cela rend de tels décodeurs bien plus complexes que les décodeurs conventionnels, ce qui pourrait entraver l'adoption de la compression basée sur l'apprentissage. Pour améliorer les traitements de signaux par des réseaux de neurones, des mécanismes dits d'attention ont été proposés. Un mécanisme d'attention permet de focaliser le traitement (l'attention) sur certaines parties du signal. Par exemple dans l'article "Deep Attentional Features for Prostate Segmentation in Ultrasound" de Y. Wang et al. (International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 523-530, 2018), il est proposé de modifier les représentations latentes de l'image en entrée par un réseau d'attention. De tels mécanismes sont très peu utilisés dans le domaine de la compression de signal, car peu efficaces dans ce contexte. Dans la demande de brevet WO2023199172A, il est proposé d'améliorer des réseaux de neurones utilisés dans un codeur vidéo. Selon un exemple, ces réseaux de neurones composent des auto-encodeurs. Selon d'autres exemples, ils complètent ou remplacent un élément du codeur vidéo, par exemple un filtre de boucle. L'amélioration prend la forme de paramètres d'amélioration, par exemple des paramètres du réseau de neurones de filtrage précité, qui sont évalués par un estimateur (LST-SQ) lors de l'entraînement du codeur, et peuvent être transmis au décodeur sous la forme d'une mise à jour de paramètres du réseau de neurones. Cependant, une telle méthode reste très coûteuse. Il existe donc un besoin pour une solution permettant de corriger efficacement un réseau de neurones dans un décodeur neuronal. L’invention vise un procédé de codage d'un signal d'une pluralité d'échantillons, comportant les étapes suivantes : – génération d'au moins une carte de caractéristiques originale  ; – génération d'au moins un réseau de neurones de synthèse, défini par un ensemble de paramètres de réseau de synthèse comprenant au moins deux couches neuronales de synthèse, et d'un réseau de neurones de contrôle défini par un ensemble de paramètres de réseau de contrôle ; – traitement de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire une représentation du signal décodé en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse, dite couche génératrice ; – application dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle ; - application d’au moins une fonction paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse, dite couche corrigée  ; – mise à jour d'une partie au moins desdites cartes de caractéristiques originales et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – codage d'une partie au moins desdites cartes de caractéristiques originales et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage. L’invention vise aussi un procédé de décodage d'un signal d'une pluralité d'échantillons, comportant les étapes suivantes : – obtention d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte originale, représentative du signal dans le domaine latent ; – décodage des paramètres d’un premier réseau de neurones, dit réseau de neurones de synthèse, comprenant au moins deux couches neuronales de synthèse ; – décodage des paramètres d’un deuxième réseau de neurones, dit réseau de neurones de contrôle ; – traitement de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire le signal décodé en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse, dite couche génératrice. – application dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle ; - application d’au moins une fonction paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse, dite couche corrigée. Au sens de l’invention, on entend par encodage, ou « codage », l’opération qui consiste à représenter un ensemble d’échantillons 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 « échantillon » du signal, on entend une valeur prélevée dans le signal. L’échantillonnage du 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). De manière générale, un échantillon est représenté par un vecteur d’une ou plusieurs composantes, ou données. Par « signal comprenant une pluralité d’échantillons », on entend un signal à une (audio, son), deux (image) ou plus de deux (image stéréoscopique, multiscopique, image associée à une carte de profondeur, vidéo, etc.) dimensions. En fonction de cette dimensionnalité, l’échantillon possède une, deux ou plusieurs coordonnées dans le signal. Dans le cas d’un signal d’image, la position de l’échantillon est repérée par ses coordonnées en abscisse (x) et ordonnée (y). Par "carte de caractéristiques" on entend une représentation abstraite du signal comportant une pluralité de données scalaires variables, que l’on appelle aussi valeurs caractéristiques, par exemple des nombres réels ou entiers. De manière connue, ces cartes sont aussi désignées sous le terme de « représentation latente » ou "représentation dans le domaine latent" du signal. Ces cartes de caractéristiques peuvent avoir une représentation bidimensionnelle sous forme d'images de valeurs scalaires, ou unidimensionnelle sous forme de vecteurs, ou correspondre à un ensemble de valeurs scalaires. Par « cartes de caractéristiques de synthèse » on entend toute carte de caractéristiques manipulée par le réseau de synthèse, incluant les cartes de caractéristiques d’entrée et de sortie du réseau de synthèse, ainsi que les cartes de caractéristiques intermédiaires, manipulées par les couches du réseau de synthèse. L'une des couches neuronales du réseau de synthèse produit en sortie la ou les cartes génératrices en sortie, appliquée(s) en entrée du réseau de neurones de contrôle. Par « réseau de neurones », on entend un réseau neuronal tel un réseau neuronal convolutif, un perceptron multicouche, 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). 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.) Par « traitement (de valeurs d’entrée) par un réseau de neurones », on entend l’application d’une fonction exprimée par le réseau de neurones aux valeurs d’entrée pour produire des valeurs de sortie représentatives des échantillons du signal courant à décoder (reconstruire) (resp. coder). 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 « paramètres de contrôle », on entend toute information utile à la correction d’une ou plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse. Une telle carte est dite carte corrigée. La couche à laquelle s'applique la correction est dite couche corrigée. Par « fonction paramétrée », on entend une fonction définie par un ensemble de paramètres. Toute fonction mathématique connue ou combinaison ou composition de telles fonctions peut être considérée. La fonction peut être représentée par un neurone artificiel, aussi appelé perceptron, correspondant classiquement à un ensemble de paramètres que sont ses poids, biais et éventuellement fonctions d’activation. Naturellement, plusieurs fonctions peuvent être appliquées à une couche d’entrée ou de sortie. Un ensemble de fonctions paramétrées peut donc représenter une ou plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels. La fonction ou l’ensemble de fonctions sont appliqués à la sortie ou à l’entrée d’une ou plusieurs couches du réseau de synthèse. Par exemple, un réseau de neurones complet, défini par les paramètres de ses fonctions paramétrables, peut être appliqué à une couche de synthèse. Selon un autre exemple, une simple fonction mathématique peur être appliquée aux valeurs d'une couche de synthèse. 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 la revendication indépendante 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’un signal d’entrée, par exemple une séquence d’images, en entraînant un réseau de neurones de synthèse et un réseau de neurones de contrôle de cartes de caractéristiques, pour obtenir une reconstruction fidèle du signal. Avantageusement, le procédé de codage encode les réseaux de neurones sous forme de paramètres. Ceux-ci peuvent être optimisés, et adaptés en complexité ou en qualité, selon la complexité visée et un rapport visé entre débit et distorsion. De même, les cartes de caractéristiques encodées et transmises peuvent ainsi être optimisées et adaptées. Au cours de l’entraînement, ou construction, ou apprentissage, les paramètres des réseaux 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 cartes de caractéristiques 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 des réseaux de neurones, 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 décodage est simple puisqu’il suffit d’obtenir les réseaux de neurones et les cartes de caractéristiques pour reconstituer une version décodée du signal, par exemple une image courante d’une séquence d’images en cours de traitement. Avantageusement dans ce contexte, 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 des réseaux de neurones et des cartes de caractéristiques associées. Avantageusement, les paramètres de contrôle sont générés par un réseau de contrôle à l’entrée duquel sont présentées des cartes de caractéristiques latentes issues du réseau de synthèse. Ainsi, les couches du réseau qui se trouvent avant la couche génératrice permettent de produire un signal plus pertinent pour le réseau de contrôle, ce qui améliore la qualité des paramètres de contrôle. De surcroît, le coût de codage des paramètres de contrôle est faible, puisqu’il se limite à celui des paramètres du réseau de neurones de contrôle, qui permettent de reconstituer le réseau de neurones de contrôle, qui permet lui-même de produire les paramètres de contrôle. Ceci permet de réduire la quantité de données nécessaires à la transmission du signal. Avantageusement, les paramètres de contrôle paramètrent une fonction qui peut être appliquée tout ou partie à une ou plusieurs couches de synthèse. Ils peuvent ainsi être mutualisés, c’est-à-dire que plusieurs paramètres (et/ou fonctions paramétrées) peuvent être utilisés en entrée ou en sortie de plusieurs couches. Ceci permet à la fois de réduire la quantité de données nécessaire à la transmission du signal et de réduire la complexité, puisqu’il suffit de produire une seule fois le jeu de paramètres. Avantageusement, les paramètres de contrôle peuvent être appliqués à plusieurs sorties ou entrées d’une couche. Ils peuvent ainsi être mutualisés, c’est-à-dire que plusieurs paramètres (et/ou fonctions paramétrées) peuvent être utilisés pour plusieurs entrées ou sorties d'une couche, par exemple des cartes de caractéristiques à plusieurs résolutions. Les paramètres de contrôle permettent de piloter une fonction de modification des cartes de caractéristiques (latentes) de basse complexité (par exemple, affine), ce qui permet de remplacer des traitements plus complexes qui auraient dû être portés par le réseau de synthèse. Selon des modes de réalisation du procédé de codage et/ou de décodage : – Ladite couche génératrice est égale à ladite couche corrigée. Avantageusement selon ce mode, la proximité entre la couche corrigée et la couche génératrice permet d'avoir des paramètres de contrôle qui sont les plus adaptés localement, contribuant ainsi à la performance générale du système. – Ladite couche génératrice est située avant ladite couche corrigée ; par "avant" on entend que la couche génératrice est située avant la couche corrigée dans l'ordre des couches de synthèse organisées de la première (entrée du réseau) à la dernière (sortie du réseau) ; avantageusement, on évite ainsi la complexité d'un réseau "récursif" c'est-à-dire dans lequel la couche génératrice, nécessaire à l'entrée du réseau de contrôle, se trouverait derrière la couche corrigée par le réseau de contrôle. – Ladite couche génératrice est la première couche du réseau de synthèse. Avantageusement cela permet de partir d’une représentation plus abstraite, éloignée du signal à décoder et à plus faible résolution, les calculs sont donc réduits et le réseau de contrôle peut être moins complexe. – Ladite couche génératrice est la dernière couche du réseau de synthèse. Avantageusement le signal est alors corrigé au plus proche du domaine image, cela permet de corriger des contours au profil précis ; les dernières couches du réseau de synthèses étant les plus détaillées, ceci permet au réseau de contrôle de contribuer le plus possible à la qualité de signal reconstruit. – Le procédé comporte une étape de décodage de ladite au moins une carte de caractéristiques originale. Avantageusement, les cartes de caractéristiques peuvent être encodées à la suite de l’optimisation au codeur, et transmises au décodeur. N’importe quel outil de codage/décodage peut être utilisé : codeur standard (HEVC, VVC, JPEG, etc.), codage d’une carte fréquentielle issue d’une transformée en ondelettes, DCT, codeur entropique, etc. – Au moins une couche neuronale de synthèse est appliquée sur au moins une carte de caractéristiques en entrée et produit en sortie au moins une carte de caractéristiques, lesdites cartes d’entrée et de sortie étant dites cartes de caractéristiques de synthèse ; avantageusement selon ce mode, le réseau de synthèse produit de proche en proche une série de cartes de caractéristiques de synthèse qui peuvent être vues comme une approximation de plus en plus fidèle du signal dans le domaine latent. – Une même fonction paramétrée est appliquée à au moins deux cartes de caractéristiques de synthèse ; avantageusement selon ce mode, la même fonction paramétrée (par exemple, une convolution, une multiplication, un masquage, etc.) peut s'appliquer soit à plusieurs endroits dans la synthèse (en entrée ou en sortie de couches distinctes) soit à plusieurs cartes de caractéristiques de la même couche de synthèse, soit les deux. On peut ainsi mutualiser les fonctions à appliquer pour le contrôle de plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse. – Les mêmes paramètres de contrôle sont utilisés pour paramétrer au moins deux fonctions appliquées respectivement à au moins deux cartes de caractéristiques de synthèse ; avantageusement, on peut ainsi mutualiser les paramètres de contrôle pour corriger plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse en utilisant une même fonction ou des fonctions distinctes. – L’ensemble de paramètres de contrôle comporte au moins un noyau de convolution ; avantageusement, un ou plusieurs noyaux de convolution sont générés par le module de contrôle, de manière à effectuer une opération de convolution sur les cartes de caractéristiques de synthèse. – L’ensemble de paramètres de contrôle comporte au moins une carte de caractéristiques, dite carte de caractéristiques de contrôle ; avantageusement, une ou plusieurs cartes de caractéristiques de valeurs latentes sont générées par le réseau de neurones de contrôle. Ces cartes de caractéristiques peuvent être utilisées pour paramétrer une fonction simple (par exemple, une multiplication et/ou addition), ou plus complexe (comme un filtrage), à appliquer directement sur les valeurs des cartes de caractéristiques de synthèse. – La résolution de ladite au moins une carte de caractéristiques de contrôle est identique à celle de ladite au moins une carte de caractéristique de synthèse ; avantageusement selon ce mode, la fonction paramétrée peut permettre d’effectuer une opération simple entre une valeur de la carte de caractéristiques de contrôle et une ou des valeurs situées dans le même voisinage de la carte de caractéristiques de synthèse (addition, multiplication, masquage, convolution, etc.). Dans ce cas, il y a au moins un paramètre de contrôle disponible pour chaque élément de la carte de caractéristique de synthèse, ce degré de précision permettant d’obtenir une performance de codage maximale. – La résolution de ladite au moins une carte de caractéristiques de contrôle est différente de celle de ladite au moins une carte de caractéristiques de synthèse ; avantageusement selon ce mode, la fonction paramétrée peut permettre d’effectuer une opération simple entre une valeur de la carte de caractéristiques de contrôle et plusieurs valeurs de la carte de caractéristiques de synthèse (addition, multiplication, masquage, convolution, etc.) qui peuvent être par exemple dans le voisinage de la position de la valeur de la carte de contrôle, après une mise à l’échelle. Il peut s’agir d’un bloc, par exemple. – La résolution de ladite au moins une carte de caractéristiques de contrôle est inférieure à celle de ladite au moins une carte de caractéristiques de synthèse ; avantageusement selon ce mode, la complexité de l’étape de génération de la carte de caractéristiques de contrôle est abaissée, et un même paramètre de contrôle est mutualisé entre plusieurs éléments de la carte de caractéristiques de synthèse. – Ladite au moins une fonction paramétrée par ladite au moins une carte de caractéristiques de contrôle est appliquée à au moins deux cartes distinctes de synthèse. – Ladite au moins une fonction paramétrée par ladite au moins une carte de caractéristiques de contrôle est appliquée à au moins deux cartes de synthèse de la même couche ; avantageusement selon ce mode, une fonction paramétrée par une même carte de caractéristiques de contrôle s’applique à plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse au même endroit du réseau de synthèse. Par exemple, une carte de contrôle peut être appliquée (via une même fonction ou plusieurs fonctions distinctes) pour appliquer un traitement à la même localisation à plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse à des résolutions différentes. On peut ainsi mutualiser les paramètres de contrôle pour corriger plusieurs cartes de caractéristiques de synthèse. – Ledit au moins un réseau de neurones (de synthèse ou) de contrôle comporte au moins une couche de convolution ; ainsi, un traitement par filtrage 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 synthèse ou) de contrôle comporte au moins 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 en tant que paramètres. Ces masques peuvent paramétrer une fonction qui les utilise pour pondérer (par multiplication ou utilisation de fonctions plus complexes) les cartes de caractéristiques de synthèse afin par exemple d’adapter l’allocation du débit aux différentes régions et/ou caractéristiques de l’image en fonction de leur importance. Les masques d’attention sont codés et décodés en tant que paramètres du réseau de contrôle. Avantageusement, il n’est pas nécessaire d’utiliser des bits supplémentaires pour coder les masques. – Une partie au moins de l’ensemble de paramètres des réseaux de neurones de synthèse et/ou de contrôle est obtenue à partir de données dudit flux binaire ; avantageusement selon ce mode, les paramètres des réseaux de neurones sont transmis dans le flux. Les paramètres peuvent 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 des réseaux de neurones de synthèse et/ou de contrôle est décodée en fonction de paramètres prédéterminés ; avantageusement selon ce mode, une partie des paramètres du réseau de neurones est accessible du décodeur, par exemple ils peuvent être mémorisés dans une mémoire de stockage. Notamment, une partie peut être stockée 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 des réseaux de neurones de synthèse et/ou de contrôle est décodée en fonction de paramètres de référence ; avantageusement selon ce mode, certains paramètres du réseau de neurones sont décodés en prenant en compte des paramètres de référence qui peuvent être 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.), d’autre 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 neurones : 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 neurones visé. Par exemple, une couche complète du réseau de synthèse peut être recopiée du 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 neurones de synthèse et/ou de contrôle est sélectionné parmi une pluralité de réseaux de neurones, et le flux binaire comporte un indicateur indiquant la sélection dudit réseau au moins de la pluralité. 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. 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. Le programme selon l’invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. 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 une architecture de réseaux de contrôle et de synthèse utilisés au codage et au décodage selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 4 La FIG. 4 illustre une architecture de réseaux de contrôle et de synthèse utilisés au codage et au décodage selon un autre mode de réalisation de l’invention ; FIG. 5 La FIG. 5 illustre un exemple de réseau de synthèse utilisé au codage et au décodage selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 6 La FIG. 6 illustre un exemple de correction appliquée par le réseau de contrôle sur les cartes de caractéristiques de synthèse ; FIG. 7 La FIG. 7 illustre un autre exemple de correction appliquée par le réseau de contrôle sur les cartes de caractéristiques de synthèse. FIG. 8 la FIG. 8 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 . La FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de décodage utilisé dans le cadre de l’invention. Le dispositif de décodage DEC de la FIG. 1 décode les informations codées d’un flux binaire BS pour générer un signal Sd, qui peut être par exemple une image d’une séquence d’images numériques. Le signal comporte une pluralité d’échantillons. Le décodeur DEC reçoit en entrée les données nécessaires pour décoder le signal Sd : – des données encodées FMc correspondant à une ou des cartes de caractéristiques encodées, par exemple une pluralité de cartes de caractéristiques multirésolution. – les paramètres codés WcCon et WcSyn d’au moins un réseau de neurones de contrôle, respectivement de synthèse. D’autres réseaux de neurones peuvent être utilisés, comme des réseaux de neurones : – de décodage prédictif des cartes de caractéristiques latentes ; – de suréchantillonnage et/ou de traitement de cartes de caractéristiques latentes ; – de post-processing du signal issu de la synthèse ; – etc. Les informations codées sont extraites à partir du flux BS qui peut être reçu sur un réseau de communication, obtenu à partir d’une mémoire accessible du décodeur, etc. Le module de décodage DEC comprend un module FMD de décodage de cartes de caractéristiques, un module NND de décodage de réseau de neurones. Le module de décodage FMD décode des cartes de caractéristiques codées FMc. Selon un mode de réalisation, il s’agit d’un décodeur classique, par exemple entropique, de type JPEG, ou MPEG, etc. qui produit en sortie un ensemble d’au moins une carte de caractéristiques décodée notée FMOR. Selon un mode de réalisation, le module FMD peut comprendre à cette fin un réseau de neurones de synthèse de cartes de caractéristiques. Selon un mode de réalisation, les cartes décodées par le module FMD, au nombre de NFC, sont notées FMOR et indicées par i. Le module NND de décodage de réseau de neurones décode les paramètres encodés des réseaux de neurones de contrôle et de synthèse, notés respectivement après décodage WdCon et WdSyn. Le module NNSYN, comportant le réseau de neurones de synthèse, utilise en entrée les cartes originales FMOR et produit en sortie le signal décodé Sd (par exemple, sous forme de composantes Y,U,V). Le module NNSYN sera détaillé dans la suite de la description. Il comporte une ou plusieurs couches de synthèse Si, en cascade. Il peut comporter un MLP. Il peut aussi comporter des couches de convolution, incluant des éléments convolutifs, comportant une structure résiduelle ou non et un module d’attention ou non. Il peut aussi comporter des couches de suréchantillonnage, de sous-échantillonnage, etc. Au moins l’une des cartes de caractéristiques de synthèse (cartes latentes d'entrée, de sortie ou intermédiaires du processus de synthèse) est corrigée, en entrée ou en sortie d'une couche, par une fonction paramétrée par des paramètres de contrôle (PAR). Le module NNCON, comportant le réseau de neurones de contrôle, utilise en entrée une sortie d'une couche du réseau de synthèse, par exemple des cartes de caractéristiques dites génératrices, notées FMGEN, et produit en sortie un ensemble de paramètres noté PAR. NNCON peut se présenter sous la forme d’un réseau de neurones et comporter des éléments de pondération et de non-linéarités. Il peut comporter un MLP. Il peut aussi comporter des couches de convolution, incluant des éléments convolutifs, comportant une structure résiduelle ou non et un module d’attention ou non. 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 ENC de la FIG. 2 code le signal S, par exemple une image ou plusieurs d’une séquence vidéo. Le codeur ENC reçoit en entrée le signal S et produit en sortie des paramètres codés. Ces paramètres comprennent des données encodées FMc correspondant à une ou plusieurs cartes de caractéristiques encodées, par exemple une pluralité de cartes multirésolution, et les paramètres codés WcCon et WcSyn d’au moins un réseau de neurones de contrôle, respectivement de synthèse, dits paramètres de réseau de contrôle et de synthèse. Comme mentionné lors de la description de la FIG. 1 , d’autres réseaux de neurones peuvent être utilisés. Le module de codage ENC comprend, pour une image courante, un module NNC de codage de paramètres de réseau(x) de neurones, un module FMC de codage des cartes de caractéristiques, un module d’évaluation RD-OPT, un module d’initialisation et de mise à jour INIT/MAJ. Par ailleurs, de manière classique, le module de codage comprend un décodeur similaire au décodeur DEC qui a été précédemment décrit, afin de reconstruire un signal S’ codé puis décodé. Ce décodeur est noté DEC’. 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/cartes de caractéristiques et des paramètres des réseaux de neurones. Il réalise une mise à jour des valeurs à encoder du signal, en fonction des résultats d'une fonction de performance. Une fois que les valeurs des cartes de caractéristiques et des réseaux de neurones sont stabilisées, les cartes et réseaux peuvent être codés. Le module INIT/MAJ peut effectuer une mise à jour sur un sous-ensemble des images/cartes de caractéristiques et des paramètres des réseaux de neurones. Les éléments non mis à jour pourront le cas échéant conserver des valeurs connues du décodeur. 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 le signal original S et le signal S’ résultant d’une simulation de codage puis décodage, le débit peut comprendre le cumul des débits liés aux contributions de WcCon, WcSyn et FMc, ou seulement une sous-partie. La minimisation peut être effectuée par une descente de gradient et mise à jour des paramètres du ou des réseaux de neurones, 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 une architecture de réseaux de neurones de contrôle et de synthèse utilisés au codage et au décodage selon un mode de réalisation de l’invention. Selon l’exemple de la FIG. 3 , le réseau de synthèse comporte un ensemble de couches de synthèse, ou sous-réseaux, notés S1, S2,... SN. Il est généré à partir des paramètres décodés WdSyn. Selon un mode de réalisation, une partie des paramètres WdSyn est obtenue à partir de paramètres de référence connus du décodeur. La première couche de synthèse (S1) prend en entrée les cartes de caractéristiques décodées dites d’origine (FMOR). Chaque couche de synthèse peut réaliser une simple concaténation des entrées ou une combinaison plus complexe incluant par exemple une convolution ou une combinaison par réseau de neurones sur les entrées concaténées. Les modules Si (S1, S2,… SN) peuvent comprendre des MLP (MultiLayer Perceptron), des éléments de convolution, et des éléments de non-linéarité (RELU, etc.) sans aspect limitatif. Un élément de convolution peut être de type résiduel ou non, comporter des noyaux de n’importe quelle taille. Il est suivi d’un biais (éventuellement nul) comme cela est bien connu de l’homme de métier. Toute fonction d’activation à la portée de l’homme du métier peut être utilisée (ReLU, sigmoïde, Softmax, Softplus, Softsign, etc.) Lorsqu’ils opèrent sur des signaux 2D, telles que les cartes de caractéristiques de valeurs latentes, les éléments de convolution peuvent être composés de convolutions 2D, c’est-à-dire que le noyau de convolution s’applique conjointement sur les lignes et les colonnes de l’image ou de la carte de valeurs latentes. Les éléments de convolution peuvent être composés de convolutions 1D, sous une forme séparable. Dans ce cas, de manière connue, plutôt qu’effectuer la convolution sur l’image ou la carte de valeurs latentes bidimensionnelle, on opère un premier opérateur de convolution unidimensionnel (1D) sur les lignes, puis une seconde convolution sur les colonnes de la représentation obtenue après le premier opérateur. Le traitement ligne colonne peut être inversé pour effectuer un traitement par colonne puis par ligne. L’une des couches de synthèse (sur l’exemple, la première couche S1) génère en sortie au moins une couche de caractéristiques, notée FMGEN, dite génératrice, qui est appliquée en entrée du réseau de contrôle NNCON. Selon l’exemple de la FIG. 3 , le réseau de contrôle NNCON comporte un ensemble de couches, ou sous-réseaux, notés C1, C2,… CN. Il est généré à partir des paramètres décodés WdCon. Selon un mode de réalisation, une partie des paramètres WdCon est obtenue à partir de paramètres de référence connus du décodeur. Il prend en entrée au moins une couche de caractéristiques génératrice produite par le réseau de synthèse, notée FMGEN. Il produit en sortie un ensemble de paramètres, noté PAR. Chaque couche Ci peut réaliser une simple concaténation des entrées ou une combinaison plus complexe incluant par exemple une convolution ou une combinaison par réseau de neurones sur les entrées concaténées. Les modules Ci (C1, C2…CN) peuvent comprendre des MLP (MultiLayer Perceptron), des éléments de convolution, et des éléments de non-linéarité (RELU, etc.) sans aspect limitatif. Les paramètres PAR sont des paramètres de contrôle des fonctions de contrôle. Ils peuvent prendre la forme de données à une, deux, trois dimensions ou plus, par exemple une ou plusieurs cartes de caractéristiques de contrôle dans le domaine latent. Selon un exemple, une carte de caractéristiques de contrôle peut comporter des gains à appliquer par une fonction sur les cartes de caractéristiques de synthèse. Selon un autre exemple, elle peut comporter des biais à appliquer sur les cartes de caractéristiques de synthèse. Selon encore un autre exemple, elle peut comporter des noyaux de convolution, des paramètres de non-linéarité, etc. Les fonctions de contrôle Fi (F 1 , F 2 ...F N ) paramétrées par les paramètres de contrôle servent à corriger les cartes de caractéristiques de synthèse, en entrée ou en sortie des différentes couches du réseau de synthèse. Elles sont paramétrées par les paramètres PAR. Les fonctions Fi peuvent réaliser toute opération à la portée de l'homme du métier, en fonction de la nature des données manipulées : des multiplications, des seuillages, des additions, des non-linéarités, des combinaisons linéaires, etc. Toute fonction mathématique connue ou combinaison ou composition de telles fonctions peut être utilisée. Par exemple, la fonction peut comprendre : – une fonction affine, de type f(x)=a. FM(x)+b, où a et b sont les paramètres de la fonction et FM(x) exprime une valeur de la carte de caractéristiques en cours de correction à la coordonnée x, par exemple dans le cas où la carte est représentée sous la forme d'un vecteur unidimensionnel ; – une fonction polynômiale, par exemple d'ordre 2, de type f(x) = a. FM(x) 2 +b.FM(x)+c, où a,b,c sont les paramètres de la fonction ; – toute fonction mathématique connue ou combinaison ou composition de telles fonctions, par exemple, f(x)=a.cos(b.FM(x)+c)+d. La fonction peut naturellement être une fonction de plusieurs variables, par exemple : - une fonction de type f(x,y) = a.FM(x,y) + b.FM(x,y) + c.sqrt(x.y) où sqrt() est la racine carrée et x et y sont les coordonnées d'une valeur de la carte de caractéristiques FM ; - une fonction de filtrage permettant de réaliser un filtrage élémentaire sur une carte de caractéristiques FM aux coordonnées entières indicées x,y, de type f(x, y) = f(x,y) = a.FM(x-1,y) + b.FM(x,y) + c.FM(x+1,y). La fonction est appliquée aux valeurs d'au moins une carte de caractéristiques de synthèse d'une couche de synthèse qui se trouve située au même niveau ou après (dans le sens de la sortie) la couche génératrice. Selon l'exemple représenté, une fonction est appliquée à la sortie de la dernière couche (SN, fonction FN) et à la sortie de la première couche S1 (flèche en pointillés, fonction F1). Par exemple, les paramètres (a, b , c, etc.) sont propres à chaque valeur de la carte. Selon un autre exemple, les mêmes paramètres sont appliqués à plusieurs valeurs de la carte. Selon des modes de réalisation : Toutes les fonctions Fi sont distinctes et utilisent leurs propres paramètres ; Au moins deux fonctions Fi sont identiques ; Au moins deux fonctions Fi, distinctes ou non, partagent un ensemble de paramètres de l'ensemble de paramètres de contrôle. La FIG. 4 illustre une architecture de réseaux de neurones de contrôle et de synthèse utilisés au codage et au décodage selon un autre mode de réalisation de l’invention. Contrairement au mode proposé à l'appui de la FIG. 3 , le mode illustré ici prend pour couche génératrice la dernière couche SN du réseau de neurones de synthèse. La couche SN génère en sortie au moins une couche de caractéristiques, notée(s) FMGEN, qui est appliquée en entrée du réseau de contrôle NNCON. Les paramètres PAR générés par le réseau NNCON s'appliquent uniquement à la sortie de cette dernière couche, via une fonction paramétrée FN qui sert à corriger le signal reconstruit final. La FIG. 5 illustre un exemple de réseau de neurones de synthèse utilisé au codage et au décodage selon un mode de réalisation de l’invention. Sur la FIG. 5 , on a représenté une seule couche Sk du réseau de synthèse. Elle prend en entrée des cartes de caractéristiques notées FMk_IN (sous-ensemble des cartes de caractéristiques de synthèse FMSYN) et produit en sortie des cartes de caractéristiques FMk_OUT. Par exemple, la couche Sk est une couche de convolution, une couche de suréchantillonnage, etc. La deuxième couche notée Fk, dont l'entrée correspond à la sortie FMk_OUT de Sk, est une couche de contrôle correspondant à l'application de la fonction Fk pour corriger le réseau de synthèse. La fonction Fk est paramétrée par des paramètres PAR, générés par le réseau de contrôle, correspondant ici à un ensemble de cartes de caractéristiques de contrôle (dans le domaine latent). La fonction Fk prend au moins une des cartes de caractéristiques de contrôle en paramètre, et réalise une opération (fonction) sur l'ensemble ou un sous-ensemble de cartes de caractéristiques de synthèse FMk_OUT de la couche Sk, pour générer en sortie un ensemble de cartes de caractéristiques de synthèse FMk+1_IN qui peuvent être appliquées en entrée de la couche Sk+1. Ainsi de proche en proche, le réseau de synthèse génère des cartes de caractéristiques de synthèse qui représentent de plus en plus finement le signal dans le domaine latent. L'exemple de la FIG. 5 propose des cartes de contrôle et des cartes de synthèse à la même résolution. Naturellement, les cartes de synthèse peuvent être de résolutions différentes. Par exemple, une carte FMk_OUT peut comprendre un nombre de valeurs plus important que son homologue dans FMk_IN. Sk réalise dans ce cas un suréchantillonnage, incluant par exemple une fonction d’interpolation usuelle, bicubique, bilinéaire ou tout autre filtrage ; selon un autre exemple, le suréchantillonnage peut être réalisé à l’aide de réseaux de neurones comportant des échantillonnages, démultiplications de pixels (par pixel "shuffling") ou convolution avec biais, stride (décalage du noyau de convolution inverse à chaque itération), dilation (espacement des valeurs d'entrée fournies au noyau), etc. Par ailleurs, les cartes de synthèse d'une même couche peuvent être de résolution différente entre elles (par exemple, elles peuvent constituer une pyramide de cartes multirésolution). De même, comme il sera illustré à la FIG. 8 , les cartes de contrôle peuvent être de résolution différente des cartes de synthèse. Par ailleurs, les cartes de contrôle d'une même couche peuvent être de résolution différente entre elles (par exemple, elles peuvent constituer une pyramide de cartes multirésolution). Les nombres de cartes de synthèse et de contrôle peuvent par ailleurs être identiques (une carte de contrôle pourra être utilisée pour corriger une carte de synthèse) ou différents (une carte de contrôle pourra être utilisée pour corriger plusieurs cartes de synthèse, ou plusieurs cartes de contrôle pourront être utilisées pour corriger une carte de synthèse). La FIG. 6 illustre un exemple de correction appliquée par le réseau de contrôle sur les cartes de caractéristiques du réseau de synthèse. Selon le mode de réalisation présenté, les cartes de caractéristiques de contrôle (PAR) et de synthèse (FMk) sont au nombre de 4 et sont toutes à la même résolution. Le réseau de contrôle génère autant de cartes de caractéristiques de contrôle PAR (notées PAR 1 ... PAR 4 ) qu'il y a de cartes de caractéristiques de synthèse FMk (notées FMk 1 ... FMk 4 ) en sortie ou en entrée de l'une des couches de synthèse Sk. Chaque carte de caractéristiques de contrôle numéro i est à la même résolution que la carte de synthèse correspondante et sert de paramètre à une fonction Fki. Une carte de caractéristiques de contrôle sert à corriger une carte de synthèse pour fournir une carte corrigée FMkC (notées FMkC 1 ... FMkC 4 ). Naturellement, les cartes respectives peuvent être de nombre et de résolution différents. Les fonctions Fk ainsi paramétrées peuvent réaliser des opérations identiques ou différentes, de n'importe quel type, par exemple, et de manière non limitative : – application d'une fonction mathématique paramétrée par les valeurs de la carte de contrôle, ou combinaison ou composition de telles fonctions mathématiques ; des exemples de fonctions ont été proposés auparavant ; par exemple, une fonction simple consiste à multiplier chaque valeur d'une carte de synthèse par une valeur de la carte correspondante de contrôle ; une autre fonction simple consiste à additionner à chaque valeur d'une carte de synthèse une valeur de la carte de contrôle ; selon un autre exemple, chaque fonction réalise un masquage de la carte de caractéristiques de synthèse à laquelle elle s'applique, en utilisant la carte de contrôle correspondante. Par exemple, la carte de caractéristiques de contrôle comprend des valeurs correspondant à des valeurs de masque (par exemple un masque d'attention dont les valeurs entières se situent entre 0 et 255, ou les valeurs réelles entre 0 et 1, ou un masque contenant uniquement les valeurs 0 ou 1, etc.) Une valeur v de coordonnées (x,y) de la carte de caractéristiques de synthèse numéro i FMk i est multipliée par la valeur du masque aux coordonnées x et y de la carte de caractéristiques de contrôle correspondante pour fournir la valeur corrigée. – convolution des valeurs d'une carte de synthèse par un noyau de convolution issu de la carte de contrôle ; selon un exemple très simple, un filtrage des valeurs de la carte de synthèse est effectué en utilisant un ou plusieurs noyaux de convolution définis par les paramètres ou cartes de contrôle. Par exemple, un seul noyau de taille 3x3 est utilisé. Le noyau 3x3 est appliqué aux différentes positions de la carte de synthèse par convolution pour obtenir la carte de sortie corrigée. Toute opération complémentaire à la portée de l'homme du métier peut être ajoutée à la convolution : biais, stride (décalage du noyau de convolution inverse à chaque itération), dilation (espacement des valeurs d'entrée fournies au noyau), etc. De même, toute fonction d'activation à la portée de l'homme du métier peut être utilisée (ReLU, sigmoïde, Softmax, Softplus, Softsign, etc.) – etc. De manière plus générale, les valeurs v de la carte de caractéristiques numéro i FMk i produisent une valeur v' de la carte FMkC i par application d'une fonction Fk i (x,y). Par exemple, si la fonction est de type affine, la carte de caractéristiques FMk i est corrigée par une fonction de type Fk i (x,y) =a i (x,y) * FMk i (x,y) + b i (x,y) où a i et b i sont les paramètres associés à la carte de caractéristiques de contrôle PAR i d'indice i, aux coordonnées x et y. Un raisonnement similaire s'applique pour les fonctions mentionnées auparavant. Selon le même formalisme, la fonction de correction peut s’exprimer sous la forme : v' = Fk i (x,y) =a i * FMk i (x-1,y) + b i * FMk i (x,y) + c i * FMk i (x+1,y) en vue de réaliser un filtrage élémentaire horizontal en utilisant des paramètres (a i , b i , c i ) communs à l'ensemble de la carte de caractéristique (dans ce cas les paramètres de contrôle sont constitués de ce triplet), ou variables en x et y (dans ce cas les paramètres de contrôle sont constitués de trois cartes comportant respectivement les paramètres a i , b i et c i , ou d'une seule carte comprenant un triplet de valeurs à chaque coordonnée x,y). La FIG. 7 illustre un autre exemple de correction appliquée par le réseau de contrôle sur les cartes de caractéristiques du réseau de synthèse. Selon le mode de réalisation présenté, les cartes de caractéristiques de contrôle (PAR) et de synthèse (FMk) sont au nombre de 4. Comme décrit précédemment à l'appui de la FIG. 5 , le réseau de contrôle génère autant de cartes de caractéristiques de contrôle PAR (notées PAR 1 ... PAR 4 ) qu'il y a de cartes de caractéristiques de synthèse FMk (notées FMk 1 ... FMk 4 ) en sortie ou en entrée de l'une des couches de synthèse Sk. Chaque carte de caractéristiques de contrôle numéro i sert de paramètre à une fonction Fki. Une carte de caractéristiques de contrôle sert à corriger une carte de synthèse d'une couche de synthèse de correction pour fournir une carte corrigée FMkC (notées FMkC 1 ... FMkC 4 ). Les fonctions Fk ainsi paramétrées peuvent réaliser des opérations identiques ou différentes, de n'importe quel type, comme mentionné auparavant à l'appui de la FIG. 6 . En revanche, contrairement à ce qui a été exposé à l'appui de la FIG. 6 , les cartes de caractéristiques de contrôle sont à une résolution inférieure à celle des cartes de caractéristiques de synthèse. Par exemple, la résolution est inférieure d'un facteur 4 dans chaque dimension. Une valeur v de coordonnées (x,y) de la carte de caractéristiques numéro i FMk i produit une valeur v' de la carte FMkC i par application d'une fonction Fk i . Par exemple, si la fonction est de type affine, une valeur v de coordonnées (x,y) de la carte de caractéristiques FMk i subit une fonction de type v' = Fk i (v) =a i (x/4,y/4) FMk i (x,y)+ b i (x/4,y/4), où a i et b i sont les paramètres associés à la carte de caractéristiques de contrôle PAR i d'indice i, aux coordonnées x/4 et y/4 (en division entière). En d'autres termes, ceci revient à diviser la carte de caractéristiques à corriger en blocs de taille prédéterminée (ici, 16 valeurs), et à utiliser une fonction paramétrée par un seul ensemble de paramètres de contrôle par bloc. La FIG. 8 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 flux de données BS codées est obtenu lors de l'étape E30. Il peut être reçu d'un réseau de communication, ou lu sur un support de stockage. En outre certaines informations (par exemple, relatives à un réseau de contrôle ou de synthèse de référence) peuvent être lues dans des mémoires accessibles du décodeur. Les données obtenues sont des données encodées FMc correspondant à une ou des cartes de caractéristiques encodées, par exemple une pluralité de cartes multirésolution, et des paramètres codés WcCon d'au moins un réseau de neurones de contrôle et WcSyn d'au moins un réseau de neurones de de synthèse. Lors d’une étape E31, les NFC cartes de caractéristiques originales FMOR sont décodées par le module FMD. Selon un mode de réalisation, elles sont décodées par une technique classique à la portée de l'homme du métier, par exemple une prédiction suivie d'un décodage par un codeur entropique contextuel puis une déquantification. Selon un autre mode, elles sont issues d'un décodeur standard (JPEG, MPEG, etc.). Selon encore un autre mode, elles sont décodées (synthétisées) par un réseau de neurones de décodage. Lors d’une étape E32, les paramètres de contrôle WcCon d'un réseau de neurones de contrôle et les paramètres de synthèse WcSyn d'un réseau de neurones de synthèse sont décodés par le module NNC. On peut utiliser à cette fin toute technique connue de décodage de réseau de neurones correspondant à celle de codage 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 d'un réseau de neurones sont reçus dans le flux binaire par le décodeur. Selon un mode de réalisation, certains paramètres du réseau de neurones sont accédés dans une mémoire accessible du décodeur. Selon un mode de réalisation, certains paramètres de référence du réseau de neurones sont accédés dans une mémoire accessible du décodeur. Selon un mode de réalisation, un indicateur reçu dans le flux permet de sélectionner un ou plusieurs réseaux de synthèse et/ou de correction parmi une pluralité de réseaux accessibles du décodeur. Lors d’une étape E33, une couche du réseau de neurones décodé NNSYN est appliquée aux cartes de caractéristiques de synthèse (corrigées ou non par une fonction paramétrée de contrôle) pour générer, selon un mode de réalisation, des cartes de caractéristiques de sortie. La première couche de synthèse est appliquée directement aux cartes originales FMOR, c'est-à-dire que la première itération de cette étape E33 consiste à appliquer la fonction correspondant à la couche S1 aux cartes de caractéristique d'origine FMOR. Tant que la couche générative n'est pas atteinte, cette étape est réitérée. Lorsque la couche générative est atteinte, la sortie de cette couche, correspondant aux cartes de caractéristiques génératives, est appliquée, lors d'une étape E34, aux entrées du réseau de neurones de contrôle NNCON. Lors d’une étape E34, le réseau de neurones de contrôle décodé, NNCON, génère les paramètres PAR de contrôle. Selon un mode de réalisation, les paramètres PAR prennent la forme d'un ensemble de cartes de caractéristiques de contrôle. Lors d’une étape E35, une partie au moins des paramètres PAR est appliquée à une entrée ou sortie d'une couche de synthèse Sk du réseau de synthèse. Selon un mode de réalisation, les paramètres PAR prennent la forme d'un ensemble de cartes de caractéristiques de contrôle (PAR) utilisées chacune pour paramétrer une fonction Fk appliquée à l'entrée ou à la sortie de la couche, par exemple sur l'une des cartes de caractéristiques de synthèse FMSYN d'entrée ou de sortie. L'étape E35 d'application d'une fonction paramétrée est suivie d'une ou plusieurs itérations de l'étape E33 lorsque des couches du réseau de synthèse restent à appliquer. Sinon, le procédé s'arrête. Lorsque la dernière couche SN du réseau de synthèse a été appliquée, le procédé s'arrête. Le signal décodé est ainsi généré à partir des cartes de caractéristiques représentatives du signal. Le nombre d'itérations est défini par la structure du réseau. Le signal décodé Sd correspond à la sortie de la dernière couche de synthèse, corrigée ou non par une fonction paramétrée. Procédé de codage d'un signal (S) d'une pluralité d'échantillons, comportant les étapes suivantes : – génération d'au moins une carte de caractéristiques (FMOR) originale ; – génération d'au moins un réseau de neurones de synthèse (NNSYN), défini par un ensemble de paramètres de réseau de synthèse (WoSyn) comprenant au moins deux couches neuronales (S1,SN) de synthèse, et d'un réseau de neurones de contrôle (NNCON) défini par un ensemble de paramètres de réseau de contrôle (WoCon) ; – traitement de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire une représentation du signal décodé (S') en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) de synthèse, dite couche génératrice ; – application dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle (PAR) ; - application d’au moins une fonction (F1…FN) paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres de contrôle (PAR) à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) de synthèse, dite couche corrigée  ; – mise à jour d'une partie au moins de ladite au moins une carte de caractéristiques originale et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – codage d'une partie au moins de ladite au moins une carte de caractéristiques originale et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage. Procédé de décodage d'un signal (Sd) d'une pluralité d'échantillons, comportant les étapes suivantes : – obtention (E31) d'au moins une carte de caractéristiques (FMOR), dite carte originale, représentative du signal (Sd) dans le domaine latent ; – décodage (E32) des paramètres (WcSyn) d’un premier réseau de neurones (NNSYN), dit réseau de neurones de synthèse, comprenant au moins deux couches neuronales (S1,SN) de synthèse ; – décodage (E32) des paramètres (WcCon) d’un deuxième réseau de neurones (NNCON), dit réseau de neurones de contrôle ; – traitement (E33) de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire le signal décodé (Sd) en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) de synthèse, dite couche génératrice ; – application (E34) dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle (PAR) ; - application (E35) d’au moins une fonction (F1…FN) paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres de contrôle (PAR) à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse (S1,SN), dite couche corrigée. Procédé de décodage selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite couche génératrice est égale à ladite couche corrigée. Procédé de décodage selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite couche génératrice est située avant ladite couche corrigée dans le réseau de neurones de synthèse. Procédé de décodage selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite couche génératrice est la première couche du réseau de neurones de synthèse. Procédé de décodage selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite couche génératrice est la dernière couche du réseau de neurones de synthèse. Procédé de décodage selon la revendication 2, comportant une étape de décodage de ladite au moins une carte de caractéristiques originale. Procédé de décodage selon la revendication 2, pour lequel ladite au moins une couche neuronale de synthèse (S1, ..., SN) est appliquée sur au moins une carte de caractéristiques en entrée (FMk_IN) et produit en sortie au moins une carte de caractéristiques (FMk_OUT), lesdites cartes d'entrée et de sortie étant dites cartes de caractéristiques de synthèse (FMSYN). Procédé de décodage selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'une même fonction paramétrée est appliquée à au moins deux cartes de caractéristiques de synthèse (FMSYN). Procédé de décodage selon la revendication 8, caractérisé en ce que les mêmes paramètres de contrôle sont utilisés pour paramétrer au moins deux fonctions distinctes appliquées respectivement à au moins deux cartes de caractéristiques de synthèse. Procédé de décodage selon l'une des revendications 2 à 10, pour lequel ledit ensemble de paramètres de contrôle (PAR) comporte au moins une carte de caractéristiques, dite carte de caractéristiques de contrôle. Dispositif de codage d'un signal (S) d'une pluralité d'échantillons, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : – génération (INIT/MAJ) d'au moins une carte de caractéristiques originale (FMOR)  ; – génération d'au moins un réseau de neurones de synthèse (NNSYN), défini par un ensemble de paramètres de réseau de synthèse (WoSyn) comprenant au moins deux couches neuronales (S1,SN) de synthèse, et d'un réseau de neurones de contrôle (NNCON) défini par un ensemble de paramètres de réseau de neurones de contrôle (WoCon) ; – traitement de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire une représentation du signal décodé (S') en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) de synthèse, dite couche génératrice. – application dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle (PAR) ; - application d’au moins une fonction (F1…FN) paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres de contrôle (PAR) à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) dudit réseau de neurones de synthèse, dite couche corrigée  ; – mise à jour (MAJ) d'une partie au moins d'au moins une carte de caractéristiques originale et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage ; – codage (FMC, NNC) d'une partie au moins d'au moins une carte de caractéristiques originale et/ou desdits paramètres de réseau de neurones de synthèse et/ou de contrôle, en fonction d’une mesure de performance de codage. Dispositif de décodage d'un signal (Sd) d'une pluralité d'échantillons, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : – obtention (FMD) d'au moins une carte de caractéristiques (FMOR), dite carte originale, représentative du signal (Sd) dans le domaine latent ; – décodage (NND) des paramètres (WcSyn) d’un premier réseau de neurones (NNSYN), dit réseau de neurones de synthèse, comprenant au moins deux couches neuronales (S1,SN) de synthèse ; – décodage (NND) des paramètres (WcCon) d’un deuxième réseau de neurones (NNCON), dit réseau de neurones de contrôle ; – traitement (NNSYN) de ladite au moins une carte de caractéristiques originale par ledit réseau de neurones de synthèse pour produire le signal décodé (Sd) en sortie, ledit traitement comportant au moins une étape de production d'au moins une carte de caractéristiques, dite carte génératrice, à la sortie d'une desdites couches neuronales (S1,SN) de synthèse, dite couche génératrice. – application (NNCON) dudit réseau de neurones de contrôle sur ladite au moins une carte génératrice pour obtenir un ensemble de paramètres de contrôle (PAR) ; - application d’au moins une fonction (F1…FN) paramétrée par une partie au moins dudit ensemble de paramètres de contrôle (PAR) à l'entrée ou à la sortie d'une desdites couches neuronales de synthèse (S1,SN), dite couche corrigée. 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.