FR 3158561 A1 20250725 FR 2408282 A 20240725 Dispositif de détection de bactéries dans un échantillon Un dispositif de détection de bactéries dans un échantillon comprend un bloc optique (4) agencé pour produire des jeux d'images multispectrales de portions d'un échantillon, obtenus par illumination suscitant une réponse en autofluorescence, et par illumination suscitant une réponse en réflectance. Ces jeux d'images multispectrales sont fournies à un analyseur (6) comprenant un classifieur qui produit une image dont chaque pixel est tiré d'un pixel identique des images du jeu d'images multispectrales et est associé à un identifiant d'élément indiquant si ce pixel est associé à une bactérie ou à un autre élément. Cette image est ensuite utilisée par un calculateur pour déterminer des données de détection de bactéries. Fig.1 Dispositif de détection de bactéries dans un échantillon L’invention concerne le domaine de la microbiologie et en particulier la détection de bactéries dans des échantillons. Dans le domaine agroalimentaire, la détection de bactéries est un enjeu majeur. Tous les acteurs sont soumis à des normes d'hygiène extrêmement rigoureuses afin de prévenir la vente d'aliments qui contiennent des bactéries, quel que soit leur degré de transformation. Des problématiques similaires se retrouvent dans les domaines pharmaceutiques et cosmétiques. En effet, lorsque la présence de bactéries est détectée trop tard, il est fréquent que de nombreux consommateurs en subissent les conséquences, qui peuvent aller de désagréments digestifs plus ou moins importants à des empoisonnements et/ou infections pouvant causer des décès. A. Etat de l'art La détection de la présence de bactéries repose dans l'état de l'art sur la réalisation de prélèvements à intervalles régulier sur les chaînes de production, et sur le comptage des bactéries présentes dans les échantillons après cultivation. Cette approche conventionnelle implique la cultivation de bactéries pendant plusieurs jours sur un milieu nutritif, suivie du comptage manuel des colonies bactériennes pour déterminer le nombre de bactéries, généralement mesuré en unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL). Cependant, bien qu'elle soit considérée comme l'étalon-or en microbiologie, cette méthode présente plusieurs inconvénients, notamment le temps important nécessaire pour obtenir des résultats, qui peut aller de deux à cinq jours en fonction des micro-organismes spécifiques à quantifier. Cette durée est encore plus importante dans le cas de tests de stérilité, dont la durée peut s'étendre jusqu'à 15 jours dans les domaines pharmaceutiques et cosmétiques. Ces dernières années, des méthodes alternatives ont été explorées pour essayer de remplacer la technique de culture en boîte de Petri : la réaction en chaîne par polymérase (" Polymerase Chain Reaction " ou PCR en anglais), l'approche par nombre le plus probable (" Most probable number " en anglais), la mesure ATP (" ATP- metry " en anglais), la cytométrie en flux ou en phase solide, des méthodes basées sur la microscopie, des méthodes basée sur l'analyse de mesures hyperspectrales, ou l'utilisation de matrices d'excitation et d'émission (" Excitation and Emission Matrices " en anglais), etc. A.1 Méthodes PCR Parmi ces méthodes exploratoires, la PCR est celle qui offre des résultats plus rapides, généralement en moins d'une heure. Cependant, la PCR a des limites car elle ne peut détecter que des séquences génétiques spécifiques (telles que le gène de l'ARNr 16S) comme le test quantitatif QuickScan (marque enregistrée). Or ce gène n'est pas présent dans toutes les espèces bactériennes, ce qui peut introduire un biais. D'une manière générale, chaque test PCR s'attache à une séquence génétique spécifique, ce qui rend ces tests insuffisamment "généralistes". En outre, l'utilisation de réactifs dans ces méthodes les rendent coûteuses et moins accessibles pour une utilisation de routine comparativement aux autres méthodes. A.2 Méthode "Most probable number" L'approche par nombre le plus probable est une approche basée sur la culture. La société Biomérieux a optimisé cette approche en utilisant la microfluidique et en la couplant à un colorant fluorescent pour développer une solution appelée Tempo (marque enregistrée). Pour tester la suspension, celle-ci est chargée et incubée dans une micro-chambre avec un milieu de culture couplé à un colorant fluorescent. La limite de détection de cette méthode (" Limit of Detection " ou " LOD " en anglais) est de 1 UFC/mL (voir l'article de Cayer et al . " Evaluation of the Tempo® System: Improving the Microbiological Quality Monitoring of Human Milk ", Frontiers in Pediatrics, Volume 8, 2020, https://doi.org/10.3389/fped.2020.00494) et une gamme dynamique de 3,7 log, permettant la détection du nombre total de bactéries viables (" Total Viable Count " ou " TVC " en anglais) entre 24 et 48 heures. Cette durée de détection est trop importante et ne constitue par un progrès suffisant par rapport à la culture en boîte de Petri. A.3 Méthodes basées sur l'ATP-métrie L'ATP-métrie consiste à amplifier le signal généré par la présence d'adénosine triphosphate (ATP). Cela permet d'obtenir des résultats rapides en quelques secondes, mais cette méthode est très sensible à la contamination organique causée par les produits chimiques ou les détergents, ce qui peut entraîner de nombreux faux positifs. L'ATP-métrie étant facile à déployer sur le terrain et relativement bon marché, elle est fréquemment utilisée, mais reste impropre à constituer une mesure unique et sûre de la présence de bactéries. A.4 Méthodes par cytométrie en flux Cette méthode repose sur l'illumination d'un capillaire contenant l'échantillon à l'aide d'un laser. Elle peut utiliser des colorants pour marquer les bactéries, et un capteur optique est utilisé pour collecter les photons émis par les bactéries marquées. La cytométrie en flux présente encore des limites importantes. Tout d'abord, elle comptabilise à la fois les cellules vivantes et les cellules mortes et nécessite l'analyse de grands volumes d'échantillons, ce qui peut prendre plusieurs heures, et est trop long. De plus, elle n'est compatible qu'avec des matrices liquides et le matériel est cher (plusieurs centaines de milliers d'euros par machine). A.5 Méthodes par cytométrie en phase solide La solution à analyser est filtrée à travers une membrane sélectionnée pour retenir des éléments ayant au moins la taille d'une bactérie (par exemple 0,4µm). Cela est combiné à un marquage des bactéries au moyen d'un colorant. Ensuite, la membrane est balayée par un laser pour exciter le fluorochrome, et la quantité de bactéries est comptée. En variante de la détection par laser, une imagerie par épifluorescence peut être réalisée. Diverses implémentations basées sur ce principe ont été développées par des entreprises telles que Red Berries (voir par exemple la demande de brevet EP3861125A1), Microbs, Innosieve Diagnostics (voir par exemple la demande de brevet EP2440331A1) ou encore Mibic. Ces méthodes nécessitent que la solution soit filtrable ainsi que des réactifs qui les rendent coûteuses. En outre, après la détection et le comptage des micro-organismes, les réactifs utilisés peuvent avoir des effets toxiques sur le métabolisme cellulaire, ce qui peut entraver la culture et l'identification ultérieures de ces micro-organismes. Enfin, ces méthodes nécessitent des étapes de prétraitement importantes, et des périodes d'incubation d'au moins 20 minutes, et elles présentent un niveau élevé de faux négatifs dus à la poussière ou aux impuretés affectant la fluorescence, ou à l'absorption du colorant. A.6 Méthodes par microscopie optique Les méthodes par microscopie optique ont suscité de l'intérêt pour l'identification et le dénombrement des bactéries en raison de leur potentiel de détection rapide et non destructive qui nécessite une préparation minimale de l'échantillon. La caractérisation et le dénombrement des bactéries sont nécessaires pour une large gamme de concentrations et différents types d'échantillons, ce qui complexifie ces méthodes de manière importante. Les méthodes optiques actuelles appliquées à la détection des bactéries ne fonctionnent qu'avec une suspension très concentrée, ce qui les rend inutiles dans les applications pratiques. A.7 Méthodes par microscopie par épifluorescence La microscopie à fluorescence est une technique d'imagerie qui se produit lorsqu'un fluorophore interagit avec une lumière à énergie choisie, qui conduit à l'excitation d'un fluorophore de l'état fondamental à un état d'énergie plus élevé, avant de revenir à un niveau d'énergie plus bas en émettant un photon. La microscopie à épifluorescence utilise généralement une unique bande de longueurs d'ondes et n'offre pas la capacité de différencier les bactéries des autres objets sans l'utilisation de filtres passe-bande optimisés. En effet, l'approche multi-bandes nécessite de passer d'une bande à l'autre, avec une roue dichroïque, ce qui est lent. Ces méthodes nécessitent en outre une préparation de l'échantillon avec des colorants optiques, tels que le DAPI, pour le comptage des bactéries (voir l'article de T. Muthukrishnan et al. " Evaluating the Reliability of Counting Bacteria Using Epifluorescence Microscopy ", Journal of Marine Science and Engineering. 2017; 5(1):4, https://doi.org/10.3390/jmse5010004). Les principaux cas où les colorants fluorescents ne sont pas nécessaires sont connus en ophtalmologie, où l'autofluorescence des cellules oculaires peut fournir des informations précieuses sur les pathologies spécifiques des patients (voir l'article de A. Gakamsky et al. " Tryptophan and Non-Tryptophan Fluorescence of the Eye Lens Proteins Provides Diagnostics of Cataract at the Molecular Level ", Scientific Reports 7, 40375 (2017), https://doi.org/10.1038/srep40375). Dans de tels cas, la microscopie à fluorescence peut fournir un système de détection rapide et fiable en utilisant la fluorescence intrinsèque. Cependant, il n'existe actuellement aucun système optimisé permettant de distinguer les objets des bactéries à ce niveau de précision, avec une application prouvée en microbiologie. A.8 Méthodes à imagerie hyperspectrale Des solutions à imagerie hyperspectrale ont été étudiées pour la quantification des bactéries. Ces solutions utilisent généralement un éclairage en lumière blanche dans le spectre VNIR (" Visible and Near- infrared " en anglais ou " Spectre visible et infrarouge proche ", compris entre 400nm et 1100nm), associé à des modèles à apprentissage automatique (" machine learning " ou " ML " en anglais) ou à apprentissage profond (" Deep Learning " ou " DL " en anglais). Ces modèles sont monoblocs, c’est-à-dire qu'une extraction de caractéristiques est réalisée pour former l'entrée du ML, ou qu'un DL est utilisé pour traiter les images hyperspectrales ayant éventuellement fait l'objet d'un prétraitement. Cela empêche notamment de savoir quelle partie des images est associée à une bactérie et limite donc les possibilités de validation lors des entraînements, ou nécessite des durées d'imagerie incompatibles avec une mise en œuvre industrielle. Deux approches principales se font concurrence : - une approche est basée sur la mesure de l'adultération. Par exemple, dans l'article de Zheng et al. " A Nondestructive Real-Time Detection Method of Total Viable Count in Pork by Hyperspectral Imaging Technique ", Applied Sciences 7, no. 3: 213, 2017, https://doi.org/10.3390/app7030213, un modèle à corréler la signature spectrale de la viande de porc avec le nombre total de cellules viables (TVC) est entraîné pour quantifier rapidement le TVC dans un morceau de porc. Cependant, cette mesure détecte principalement l'adultération du produit plutôt que la quantité réelle de bactéries. Elle est efficace pour les matrices détériorées par les bactéries, mais ne convient pas aux faibles charges bactériennes (par exemple inférieures à 100 UFC/mL) ou aux matrices telles que les échantillons environnementaux et le lait. - une approche est basée sur le tri des bactéries en fonction de leur signature spectrale sur une lame de microscope, comme décrit dans l'article de Michael et al. , " Hyperspectral imaging of common foodborne pathogens for rapid identification and differentiation ", Food Science & Nutrition, 2019, 7: 2716–2725, https://doi.org/10.1002/fsn3.1131. Cette approche utilise la lumière blanche et la microscopie de transmittance pour différencier Salmonella spp, E. coli et Cronobacter sakazakii entre elles. Bien que ces solutions hyperspectrales permettent de différencier les espèces bactériennes entre elles, elles nécessitent une préparation importante des échantillons et des optiques à haute résolution. En outre, elles ne permettent pas de calculer directement les unités formant des colonies par millilitre (UFC/mL). Au-delà des problèmes évoqués plus haut, les méthodes à base d'imagerie hyperspectrale souffrent de problèmes de vitesse d'acquisition par les caméras hyperspectrales existantes, qui les rendent inutilisables dans des contextes de détection de niveaux faibles de bactéries. A.9 Méthodes à imagerie multispectrale Des solutions à imagerie multispectrale ont été étudiées pour l'étude de l'adultération d'échantillons. D'une manière générale, les méthodes d'étude de l'adultération sont inadaptées à la problématique à laquelle s'adresse l'invention. À titre d'exemple, l'article de Spyrelli et al. " Implementation of Multispectral Imaging (MSI) for Microbiological Quality Assessment of Poultry Products ", Microorganisms 2020, 8, 552. https://doi.org/10.3390/microorganisms8040552, décrit la capture de la réflectance à plusieurs longueurs d'ondes comprises entre 405nm et 970nm. Ces mesures sont traitées pour former des vecteurs d'entrée d'un traitement à apprentissage automatique, qui retourne un TVC. Une approche similaire est présentée dans l'article de Fengou et al. " Detection of Meat Adulteration Using Spectroscopy-Based Sensors ", Foods 2021, 10, 861. https://doi.org/10.3390/foods10040861. Dans cet article, la performance de détection de l'adultération est validée par rapport à une approche par fluorescence en ultraviolets. Toutes ces approches présentent le défaut de ne pas pouvoir détecter des niveaux faibles de bactéries. Par ailleurs, elles ne sont basées que sur la réflectance. De par leur nature, elles sont inadaptées à la détection de bactéries uniques, tant par la résolution de l'image traitée que par le signal utilisé. A.10 Méthodes à matrices d'excitation et d'émission Les matrices d'excitation et d'émission (EEM) sont utilisées pour l'analyse multi-composants et fournissent une empreinte moléculaire pour différents types d'échantillons. La spectroscopie EEM a été utilisée dans différentes applications, en particulier dans l'industrie du vin et de l'huile, pour prédire le goût en déterminant les composés spécifiques d'intérêt (voir l'article de B. Quintanilla-Casas et al. , " Using fluorescence excitation- emission matrices to predict bitterness and pungency of virgin olive oil : A feasibility study ", Food Chemistry ,Volume 395, 30 November 2022, 1336022022, https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.133602). Par rapport aux méthodes de fluorométrie classiques, la spectroscopie EEM présente l'avantage d'offrir de ne pas dépendre de la concentration et d'identifier de manière précise certains échantillons. Certaines applications en microbiologie ont permis par exemple la détection de bactéries dans l'eau à des niveaux aussi bas que 10 UFC/mL (voir par exemple l'article de Nakar et al. , " Quantification of bacteria in water using PLS analysis of emission spectra of fluorescence and excitation- emission matrices ", Water Research, Volume 169, 2020, 115197, https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.115197). Cependant, dans le cas de la nourriture, ces méthodes ne sont pas capables de détecter autre chose que de l'adultération, et en particulier des TVC inférieurs à 100 UFC/mL. Enfin, elles nécessitent l'étalonnage du tryptophane pour obtenir des résultats précis et l'utilisation de matériel coûteux tel qu'un fluorimètre. B. Résumé de l'invention D'une manière générale, la méthode par boîtes de Petri et les méthodes exploratoires décrites ci-dessus ne donnent pas satisfaction pour l'un ou plusieurs des motifs suivants : durée de mise en œuvre, complexité, coût, qualité de détection, seuil de détection, capacité à déterminer la TVC. L’invention vient améliorer la situation. À cet effet, elle propose selon un premier aspect un dispositif de détection de bactéries dans un échantillon qui comprend un banc optique comprenant un bloc d'illumination comprenant une source optique et une optique de distribution pour illuminer un échantillon, et un bloc de mesure comprenant une optique de collection et une optique de mesure, l'optique de collection étant agencée pour rediriger un rayonnement de mesure provenant de l'échantillon en réponse à une illumination vers l'optique de mesure. La source optique est agencée pour émettre un premier rayonnement de longueur d'onde sensiblement égale à 365nm, et un deuxième rayonnement de longueurs d'onde comprises dans une plage comprise entre 375nm et 1000nm à destination de l'optique de distribution afin d'illuminer l'échantillon, l'optique de distribution comprend un objectif de grossissement, et l'optique de collection comprend en outre un ou plusieurs séparateurs agencé pour séparer le rayonnement de mesure en au moins un premier faisceau et un deuxième faisceau, le premier faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une première plage comprise entre 400nm et 414nm, le deuxième faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une deuxième plage comprise entre 414nm et 490nm. L'optique de mesure comprend au moins un premier capteur optique pour le premier faisceau, et un deuxième capteur optique pour le deuxième faisceau agencé pour retourner chacun une image dans laquelle chaque pixel est associé à une zone de l'échantillon illuminé par l'objectif de grossissement et à une valeur d'amplitude lumineuse mesurée respectivement. Ce dispositif est agencé pour commander un déplacement relatif de l'échantillon par rapport au bloc d'illumination afin d'illuminer des portions successives de l'échantillon avec le premier rayonnement et avec le deuxième rayonnement et d'en tirer un jeu d'images multispectrales pour chacune des portions successives de l'échantillon, et comprend en outre un analyseur comprenant un classifieur et un calculateur, le classifieur comprenant un réseau de neurones à apprentissage profond agencé pour recevoir le jeu d'images multispectrales associé à une portion de l'échantillon et pour retourner une image dans laquelle chaque pixel est associé à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant au moins deux éléments dont l'un désigne une bactérie, et le calculateur étant agencé pour déterminer des données de détection de bactéries à partir des images retournées par le réseau de neurones à apprentissage profond. Ce dispositif est particulièrement avantageux car il permet d'offrir un dispositif qui permet de réaliser des opérations de détection de bactéries à des niveaux de détection très faibles, et dans des temps compatibles avec une chaîne de production industrielle. Selon divers modes de réalisation, ce dispositif peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - ledit un ou plusieurs séparateurs de l'optique de collection est en outre agencé pour séparer le rayonnement de mesure en un troisième faisceau distinct du premier faisceau et du deuxième faisceau, ce troisième faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une troisième plage comprise entre 470nm et 1000nm, l'optique de mesure comprenant un troisième capteur optique (44) pour mesurer le troisième faisceau, l'analyseur étant en outre agencé pour recevoir les mesures issues du troisième capteur optique avec les mesures issues du premier capteur optique et du deuxième capteur optique pour en tirer les données de détection de bactéries, - le banc optique comprend en outre un autofocus disposé entre la source optique et l'objectif de grossissement, - l'objectif de grossissement et l'autofocus sont compris dans l'optique de distribution et dans l'optique de collection, - le réseau de neurones à apprentissage profond du classifieur est un réseau de neurones convolutif, - le réseau de neurones à apprentissage profond du classifieur est un transformeur, - le classifieur comprend au moins un réseau de neurones convolutif couplé à un transformeur, - le calculateur est agencé pour déterminer un rapport entre la surface occupée par des pixels associés à un identifiant de bactérie et une surface de référence, et pour calculer les données de détection de bactéries à partir de ce rapport, - le classifieur est agencé pour associer un pixel à un identifiant à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant une bactérie, un élément de matrice, une bulle d'air, un élément de membrane ou un élément étranger, et - le calculateur est agencé pour déterminer la surface de référence à partir des pixels dont les identifiants sont associés à un élément de membrane. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne également un procédé de détection de bactéries dans un échantillon comprenant les opérations suivantes : a) déterminer un ou plusieurs jeux d'images multispectrales, chaque jeu d'images multispectrales d'une portion d'échantillon donnée comprenant des images obtenues en mesurant, dans une première plage de longueurs d'ondes comprise entre 400nm et 414nm et dans une deuxième plage comprise entre 414nm et 490nm, un faisceau d'autofluorescence émis par la portion d'échantillon donnée lorsqu'elle est illuminée par un rayonnement de longueur d'onde sensiblement égale à 365nm, et d'autre part un faisceau de réflectance de la portion d'échantillon donnée lorsqu'elle est illuminée par un rayonnement de longueurs d'onde comprises dans une plage comprise entre 375nm et 1000nm, b) fournir chaque jeu d'images multispectrales à un réseau de neurones à apprentissage profond pour produire une image dans laquelle chaque pixel est associé à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant au moins deux éléments dont l'un désigne une bactérie, et c) calculer des données de détection de bactéries à partir de certaines au moins des images de l'opération b). Selon divers modes de réalisation, ce procédé peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - l'opération a) comprend déterminer un jeu d'images multispectrales pour un ensemble de portions d'échantillon non chevauchantes dont l'union couvre toute la surface de l'échantillon, - l'opération a) est réalisée pour une portion d'échantillon, puis l'opération b) est réalisée pour cette portion d'échantillon, et les opérations a) et b) sont répétées jusqu'à ce qu'une condition de fin de mesure comprenant le dépassement d'un seuil ou la détermination de jeu d'images multispectrales pour l'ensemble de l'échantillon soit rencontrée, - l'opération a) est réalisée pour un nombre choisi de portions d'échantillon, puis un nombre de portions d'échantillon nécessaire est déterminé en appliquant l'opération b) sur les jeux d'images multispectrales résultants, puis les opérations a) et b) sont réalisées avec une condition d'arrêt tenant compte du nombre de portions d'échantillon nécessaire, - le nombre de portions d'échantillon nécessaire est réévalué à chaque fois que les opérations a) et b) sont réalisées, et dans lequel la condition d'arrêt tient compte du nombre de portions d'échantillon nécessaire réévalué, et - l'opération c) comprend déterminer un rapport entre la surface occupée par des pixels associés à un identifiant de bactérie et une surface de référence, et calculer les données de détection de bactéries à partir de ce rapport. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit, tirée d’exemples donnés à titre illustratif et non limitatif, tirés des dessins sur lesquels : - la FIG. 1 représente une vue schématique d'un dispositif selon l'invention, - la FIG. 2 représente un mode de réalisation du banc optique de la FIG. 1 , - la FIG. 3 représente un exemple d'image obtenue en sortie du bloc optique de la FIG. 2 , - la FIG. 4 représente une vue générique d'un analyseur mis en œuvre dans le mode de réalisation de la FIG. 1 , - la FIG. 5 représente un schéma bloc d'une mise en œuvre de l'analyseur de la FIG. 4 , - la FIG. 6 représente un exemple d'image obtenue en sortie du classifieur de la FIG. 5 , - la FIG. 7 représente un diagramme illustrant un procédé de fonctionnement de l'analyseur de la FIG. 4 selon un mode de réalisation en mode opérationnel, - la FIG. 8 représente des résultats de détection de bactéries obtenus avec la matrice à l'origine des figures 3 et 6, - la FIG. 9 représente des images similaires à celles des figures 3 et 6 obtenues avec une autre matrice, - la FIG. 10 représente des résultats de détection de bactéries obtenus avec la matrice à l'origine de la FIG. 9 , et - la FIG. 11 représente des résultats de détection de bactéries obtenus avec un analyseur utilisant un transformeur. Les dessins et la description ci-après contiennent, pour l'essentiel, des éléments de caractère certain. Ils pourront donc non seulement servir à mieux faire comprendre la présente invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. C. Exemples de réalisation de l'invention La FIG. 1 représente une vue schématique d'un mode de réalisation d'un dispositif 2 selon l'invention. Le dispositif 2 comprend un banc optique 4 et un analyseur 6. Le banc optique 4 comprend un bloc d'illumination 8 et un bloc de mesure 10. Le banc optique 4 est agencé pour réaliser des opérations d'imagerie multispectrale sur un échantillon 12 obtenu par broyage et dépôt sur une membrane d'un prélèvement 14 pour lequel une valeur de détection de bactéries 16 est recherchée. Dans le mode de réalisation décrit ici, le prélèvement peut être du blé, de la farine ou encore un reflux liquide (par exemple pour tester la présence de bactéries dans de l'eau). Dans la suite, le prélèvement 14 pourra également être appelé " matrice ". En sortie du banc optique 4, une pluralité d'images multispectrales 18 (appelées plus bas jeu d'images multispectrales) sont transmises à l'analyseur 6 pour déterminer des données de détection de bactéries 16 pouvant être une valeur de quantité de bactéries. Dans certains modes de réalisation, la valeur de quantité de bactéries peut être un nombre d'unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL). Dans d'autres modes de réalisation, cette valeur de quantité de bactéries peut être une valeur booléenne indiquant si un seuil d'unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL) est franchi. Bien qu'il soit fait ici référence à des unités formatrices de colonies par millilitre, toute autre mesure de TVC pertinente pourra être retenue, comme des unités formatrices de colonies par gramme, des unités formatrices de colonies par centimètre carré, etc. Comme on le verra plus bas, dans certains modes de réalisation, les données de détection de bactéries 16 pourront être des données permettant de déterminer une valeur de quantité de bactéries par un traitement ou une normalisation. Dans le mode de réalisation de la FIG. 1 , l'analyseur 6 met en œuvre un modèle à apprentissage automatique (" machine learning model " en anglais, ou " ML "). Pour cette raison, les flèches interrompues sont utilisées pour montrer les éléments permettant de réaliser l'apprentissage de l'analyseur 6, via une boîte de Petri 20 dans laquelle sont cultivés de manière conventionnelles les bactéries présentes dans le prélèvement 14, puis comptées pour fournir des données pour l'apprentissage de l'analyseur 6. Une fois l'apprentissage réalisé, seules les flèches en traits pleins sont mises en œuvre par le dispositif 2 pour calculer une valeur de détection de bactéries 16. Le fonctionnement de l'analyseur 6, son entraînement et ses variantes de réalisation seront décrits plus avant avec les modes de réalisation des figures 4 à 7. C.1 Banc optique La FIG. 2 illustre un mode de réalisation du banc optique 4. Le banc optique 4 comprend un bloc d'illumination 22 et un bloc de mesure 24. Le bloc d'illumination comprend une source optique 26 et une optique de distribution 28 pour illuminer l'échantillon 12. Dans l'exemple décrit ici, l'optique de distribution 28 comprend un objectif de grossissement 30 et un autofocus 32. Comme on le verra plus bas, l'objectif de grossissement 30 et l'autofocus 32 servent également d'optique de collection pour la réalisation des mesures. Dans certains modes de réalisation, l'autofocus 32 pourra être omis. Dans l'exemple décrit ici, la source optique 26 est une source de lumière blanche. D'une manière générale, la source optique 26 peut présenter un spectre d'émission comprenant des longueurs d'ondes entre 360nm et 1000nm. La raison de ce choix est que la Demanderesse a découvert qu'il est possible, grâce à une approche multispectrale, d'étudier le spectre en autofluorescence (également appelée " fluorescence intrinsèque ") et en réflectance afin de distinguer la présence de bactéries dans des matrices telles que l'eau, la farine, le blé ou d'autres produits à tester. Cela est hautement inhabituel. En effet, si la réflectance est un signal intéressant dans le cadre de la détection de l'adultération au niveau macroscopique, il n'est a priori pas pertinent lorsque les niveaux de détection sont beaucoup plus faibles, par exemple au niveau de chaque bactérie prise isolément. Traditionnellement, la réflectance est ignorée en microscopie au profit de la transmittance des échantillons par imagerie en contraste de phase. Néanmoins, l'étude de transmittance par imagerie en contraste de phase est impossible dans le cas présent. Contre toute attente, la Demanderesse a découvert que, non seulement les bactéries présentent un signal utile en réflectance, mais qu'en outre, contrairement à toutes les approches existantes, la combinaison de l'autofluorescence et de la réflectance permet de détecter de manière individuelle les bactéries et d'écarter les corps étrangers qui pourraient fausser les mesures. L'invention combine donc l'utilisation non classique de la réflectance avec l'autofluorescence, là où les seules méthodes connues – qui n'adressent par ailleurs pas la problématique visée par l'invention – utilisent au mieux un seul type de signal. Dans l'exemple décrit ici, la source optique 26 est une source à diodes électroluminescentes (LED). En variante, toute source optique permettant d'émettre des rayonnements permettant de susciter l'autofluorescence dans la plage mentionnée plus haut conviendra pour autant que l'optique de distribution 28 permette de concentrer le rayonnement sur l'échantillon 12 pour obtenir une taille appropriée pour les prises de vue. Ainsi, la source optique 26 pourra être une source laser ou toute autre source lumineuse adaptée. L'autofluorescence étant un phénomène de faible intensité, la source optique 26 est agencée pour émettre un rayonnement d'autofluorescence de longueur d'onde sensiblement égale à 365nm, c’est-à-dire centré sur la longueur d'onde 365nm, qui correspond à l'excitation d'autofluorescence de la NADH (qui est la forme réduite de la nicotinamide adénine dinucléotide). Ainsi, le rayonnement d'illumination ne vient pas parasiter la mesure de l'autofluorescence. En ce qui concerne la réflectance, la situation est différente. En effet, la réflectance peut être mesurée sur un spectre large, de 300nm à plus de 1000nm. Néanmoins, afin de limiter le risque de photoblanchiment (" bleaching " en anglais), la source optique est agencée pour émettre un rayonnement de réflectance de longueur d'onde comprise entre 375nm et 1000nm. De manière préférée, le rayonnement de réflectance peut présenter une longueur d'onde comprise entre 400nm et 1000nm. En outre, l'approche multispectrale est avantageuse par rapport à une approche hyperspectrale car elle permet d'accélérer la cadence d'imagerie pour une résolution donnée. Plus précisément, l'approche multispectrale, avec une cadence d'acquisition plus rapide, permet à budget temps constant de réaliser des images de résolution plus importante, et donc de détecter des niveaux de nombre d'unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL). Ainsi, l'objectif de grossissement 30 est dans l'exemple décrit ici un objectif à grossissement 20X, ce qui permet de réaliser des prises de vue d'environ 0,5mm x 0,5mm. En variante, d'autres objectifs pourraient être utilisés. D'une manière générale, la combinaison de l'objectif et des caméras utilisés aboutit à une résolution de l'ordre de 84 pixels pour une bactérie. De manière générale, toute combinaison permettant d'atteindre une résolution comprise entre 1 pixel et 1500 pixels (ce qui représente un grossissement de 100X environ) permet d'obtenir une détection dont la qualité et la durée d'imagerie restent compatibles avec les performances recherchées, c’est-à-dire la capacité à réaliser une mesure fiable en moins d'une heure. L'échantillon 12 est reçu sur un plateau mobile 33 du bloc optique 4. Le plateau mobile 33 permet de déplacer l'échantillon 12 dans un plan XY par rapport au bloc de mesure 22 et au bloc de mesure 24, ce qui permet d'illuminer et mesurer à chaque fois une portion différente de l'échantillon 12. L'autofocus 32 peut également être commandé en fonction du déplacement du plateau 33 afin de réaliser l'ajustement de focus en Z. Comme on le verra plus bas, le déplacement par le plateau mobile 33 peut être commandé par l'analyseur 6. En variante, le plateau mobile 33 peut être commandé par un module de commande du banc optique 4. Toujours en variante, c'est l'objectif 30 qui pourrait être mobile par rapport à l'échantillon 12. Le bloc de mesure 6 comprend une optique de collection 34 et une optique de mesure 36. L'optique de collection 34 a pour rôle de récupérer le rayonnement d'autofluorescence et de réflectance de l'échantillon 12 et de le rediriger vers l'optique de mesure 36. Comme mentionné plus haut, le banc optique 4 est conçu de manière compacte, et l'objectif de grossissement 30 et l'autofocus 32 servent aussi bien à l'optique de distribution 28 qu'à l'optique de collection 34. Ainsi, le faisceau lumineux issu de la source lumineuse 26 est focalisé et sa taille est réduite sur l'échantillon 12 par l'objectif 30 et l'autofocus 32, et le rayonnement qui provient de l'échantillon 12 repasse par l'objectif 30 et l'autofocus 32 qui rétablit sa taille initiale pour la mesure optique. Dans l'exemple décrit ici, l'optique de collection 34 comprend en outre trois séparateurs 38 et trois lentilles 39 qui redirigent chacun une portion du rayonnement issu de l'échantillon 12 vers l'optique de mesure 36. Ainsi, un premier séparateur 38 comprend un miroir dichroïque qui isole une portion du rayonnement issu de l'échantillon 12 dont les longueurs d'onde sont comprises entre 400nm et 425nm, et de manière préférée entre 400nm et 414nm pour former un premier faisceau. Ce miroir dichroïque dirige le reste du rayonnement issu de l'échantillon 12 vers un deuxième séparateur 38. De manière similaire, le deuxième séparateur 38 comprend un miroir dichroïque 38 qui isole une portion du rayonnement issu de l'échantillon 12 dont les longueurs d'onde sont comprises entre 414nm et 490nm, et de manière préférée entre 414nm et 470nm pour former un deuxième faisceau. Ce miroir dichroïque dirige le reste du rayonnement issu de l'échantillon 12 vers un troisième séparateur 38. Enfin, le troisième séparateur 38 récupère le reste du rayonnement qui présente donc des longueurs d'onde sont comprises au-delà de 470nm pour former un troisième faisceau. En variante, le troisième séparateur 38 peut comprendre un miroir dichroïque qui sélectionne une portion du rayonnement issu de l'échantillon 12 dont les longueurs d'onde sont comprises de manière préférée entre 470nm et 520nm pour former le troisième faisceau. Le premier faisceau, le deuxième faisceau et le troisième faisceau sont chacun reçu par une lentille 39 respective de l'optique de collection 34. L'optique de mesure 36 comprend dans l'exemple décrit ici une première caméra 40, une deuxième caméra 42 et une troisième caméra 44. Chaque lentille 39 redirige respectivement le premier faisceau vers la première caméra 40, le deuxième faisceau vers la deuxième caméra 42 et le troisième faisceau vers la troisième caméra 44. La première caméra 40, la deuxième caméra 42 et la troisième caméra 44 sont agencées pour mesurer des bandes spectrales qui correspondent à la plage de longueurs d'onde de respectivement le premier faisceau, le deuxième faisceau et le troisième faisceau. Dans certains modes de réalisation, le troisième séparateur 38 pourra être omis, et l'analyseur 6 opèrera sur les mesures du premier faisceau et du deuxième faisceau uniquement. Dans ce cas, comme on le verra plus bas, au lieu de deux triplets d'images, la sortie des caméras 40 à 44 sera alors deux couples d'images (un couple pour la mesure de l'autofluorescence et un autre couple pour la mesure de la réflectance). Dans l'exemple décrit ici, la première caméra 40, la deuxième caméra 42 et la troisième caméra 44 sont du modèle Phoenix 8.1 MP Model (IMX566), et l'image résultant de chaque prise de vue présente une résolution de 1420*1420, comme représenté sur la FIG. 3 . D'autres modèles de caméras ou de capteurs optiques pourront bien sûr être retenues, ainsi que d'autres résolutions pour les images correspondantes. Il faudra néanmoins tenir compte du fait que la limite de diffraction fixe un maximum de résolution utile. Dans chaque image, chaque pixel correspond à une zone de l'échantillon 12 qui a été illuminée. La valeur associée à chaque pixel correspond à la somme des intensités mesurées pour les longueurs d'onde de la caméra considérée en cet emplacement. Pour représenter la valeur associée à chaque pixel, une couleur peut être utilisée qui dépend de la somme des intensités mesurées. Ainsi, en fonctionnement, la source optique 26 va illuminer successivement des portions de l'échantillon 12. L'illumination de chaque portion de l'échantillon 12 est réalisée en deux étapes. Une première illumination d'environ 1 seconde à une longueur d'onde de 365nm est utilisée pour susciter le rayonnement d'autofluorescence issu de l'échantillon 12 qui est mesuré en trois faisceaux par les trois caméras 40 à 44, dont ressortent trois images de la portion d'échantillon semblables à celle de la FIG. 3 . Ensuite, une deuxième illumination d'environ 50ms est réalisée à environ 405nm, et le rayonnement de réflectance de l'échantillon 12 est mesuré en trois faisceaux par les trois caméras 40 à 44, dont ressortent trois autres images de la portion d'échantillon semblables à celle de la FIG. 3 . Ce sont ces sextuplets d'images (deux fois trois images respectivement en autofluorescence et en réflectance) qui sont traités par l'analyseur 6 afin de déterminer des données de détection de bactéries 16 permettant de retourner une valeur de détection de bactéries. Comme mentionné plus haut, dans le cas où seules deux bandes sont mesurées, l'analyseur 6 sera agencé pour traiter des quadruplets d'images. Dans l'exemple décrit ici, l'autofluorescence et la réflectance sont mesurées par les mêmes caméras car la source optique 26 comprend un filtre pour produire le rayonnement d'autofluorescence qui est centré à 365nm et est légèrement perméable au rayonnement vers 405nm. Ainsi, la mesure de réflectance peut être réalisée par les caméras 40 à 44 en augmentant fortement l'amplitude de la source optique 26 pour la mesure en réflectance. En variante, la source optique 26 pourrait comprendre un mécanisme alternant un filtre à 365nm avec un filtre à 405nm entre la mesure d'autofluorescence et la mesure de réflectance. Toujours en variante, une illumination hors-axe en lumière blanche de longueur d'onde supérieure à 400nm pourrait être utilisée pour réaliser la mesure de réflectance. Dans tous les cas, ce sont toujours deux triplets d'images (ou deux couples d'images) qui sont récupérés, d'une part pour l'autofluorescence et d'autre part pour la réflectance. Ces deux triplets d'images (ou deux couples d'images) seront par la suite appelés " sextuplet d'images " (" quadruplets d'images " dans le cas de deux bandes, et donc de deux couples), ou encore " jeu d'images multispectrales ". C.2 Analyseur L'analyseur 6 et son traitement des mesures issues des caméras 40 à 44 sera maintenant décrit en référence à la FIG. 4 . L'analyseur 6 comprend un stockage de données 100 et un calculateur 102. Le stockage de données 100 reçoit des données d'image d'échantillon, des données de réseau de neurones profond, et des données de détection de bactéries. Les données d'image d'échantillon sont à chaque fois associées à des coordonnées permettant de savoir de quelle partie de l'échantillon 12 elles sont issues, ainsi que des données de caméra, permettant de savoir auquel du premier faisceau, deuxième faisceau ou troisième faisceau elles sont associées. Comme expliqué plus haut, les données d'image d'échantillon comprennent des pixels à chacun desquels est associée une valeur d'intensité représentative de la somme des intensités mesurées par la caméra pour l'emplacement de l'échantillon 12 désigné par les coordonnées et le pixel concerné. En complément, une caméra supplémentaire pourrait être utilisée pour détecter la position absolue de l'échantillon 12. Toujours en variante, le portoir de l'échantillon 12 peut être adapté aux mêmes fins. Le stockage de données 100 peut être tout type de stockage de données propre à recevoir des données numériques : disque dur, disque dur à mémoire flash, mémoire flash sous toute forme, mémoire vive, disque optique, stockage distribué localement ou dans le cloud, etc. L'ordinateur (PC) 102 peut inclure un ou plusieurs processeurs (P) 104, une interface réseau 106 comprenant un émetteur (Tx) 108 et un récepteur (Rx) 110 pour permettre à l'appareil de transmettre et/ou recevoir des données à d'autres dispositifs informatiques connectés à un réseau 112 (par exemple, un réseau IP) auquel l'interface réseau 106 est connectée. Dans certains modes de réalisation dans lesquels l'ordinateur 102 comprend un processeur programmable, un programme d'ordinateur (CPP) 116 (ou " computer program product " en anglais) peut être fourni pour mettre en œuvre le traitement de correction de phase. Le programme d'ordinateur CPP 116 stocke un programme d'ordinateur (CP) 118 qui comprend des instructions informatiques (CRI) 120 (ou " computer readable instructions " en anglais). Le programme d'ordinateur CPP 116 peut être stocké sur un support lisible par ordinateur (CRM) 122 (ou " computer readable medium " en anglais) qui peut être un support lisible par ordinateur non transitoire (ou " non- transitory computer readable medium " en anglais), comme par exemple un support magnétique (disque dur, SSD, bande magnétique, etc.), un support optique (disque CD, disque DVD, disque Bluray, etc.), une mémoire (mémoire vive, mémoire flash, etc.), un stockage distribué ou dans le cloud, etc. Le support lisible par ordinateur (CRM) 122 peut également être stocké dans le stockage de données 100. Le ou les processeurs P 104 peuvent être tout processeur adapté aux calculs décrits plus bas. Un tel processeur peut être réalisé de toute manière connue, sous la forme d’un microprocesseur pour ordinateur personnel, portable, tablette ou smartphone, d'un processeur dédié aux traitements du signal (" DSP " en anglais), d’une puce dédiée de type FPGA ou SoC, d’une ressource de calcul sur une grille ou dans le cloud, d’une grappe de processeurs graphiques (" GPUs "), d’un microcontrôleur, ou de toute autre forme propre à fournir la puissance de calcul nécessaire à la réalisation décrite plus bas. Un ou plusieurs de ces éléments peuvent également être réalisés sous la forme de circuits électroniques spécialisés tel un ASIC. Une combinaison de processeur(s) et de circuits électroniques peut également être envisagée. Des processeurs dédiés à l’apprentissage automatique pourront aussi être envisagés. Dans les méthodes exploratoires décrites en introduction, notamment dans certaines des méthodes multispectrales ou hyperspectrales, un réseau de neurones à apprentissage profond est utilisé pour extraire directement la valeur d'unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL), à partir d'une seule prise de vue de l'échantillon 12. La Demanderesse a exploré plusieurs manières de traiter les données d'image d'échantillon et a déterminé que l'utilisation d'un réseau de neurones à apprentissage profond (" deep-learning neural network " en anglais) sur une seule image n'est pas souhaitable. Au contraire, la Demanderesse a découvert que, afin d'être en mesure de calculer un valeur de détection de bactéries utilisable de manière industrielle, c’est-à-dire dans des ordres de grandeur de 1 UFC/mL, il est souhaitable d'avoir une résolution spatiale de collecte de l'information élevée, qui nécessite la réalisation de plus de 100 prises de vues pour un échantillon 12 de 500 mm² de surface environ. Avantageusement, le fait de concentrer la lumière de la source optique permet également d'augmenter l'intensité surfacique d'illumination et donc la réponse en autofluorescence correspondante. Il convient tout d'abord de noter que ce nombre de prises de vues rend l'utilisation de caméras hyperspectrales impossible car le temps d'acquisition de chaque prise de vue est de 2,5 minutes. Mais au-delà de cela, la Demanderesse s'est rendue compte que, plus le niveau d'unités formatrices de colonies par millilitre (UFC/mL) recherché est bas, moins la détection directe par réseau de neurones à apprentissage profond est fiable. En effet, avec l'augmentation de la résolution, l'information de présence de bactéries se retrouve diluée, voire est répartie sur plusieurs images, et il est difficile pour le réseau de neurones d'apprendre de manière fiable. La Demanderesse a ainsi découvert qu'il est préférable de réaliser la détection en deux opérations. Pour cette raison, comme représenté sur la FIG. 5 , l'analyseur 6 comprend un classifieur 50 qui comprend un réseau de neurones à apprentissage profond qui reçoit un jeu d'images multispectrales comme entrée et retourne une image 52 en sortie, et un calculateur 54 qui reçoit l'image 52 en entrée et retourne les données de détection 16. Il va de soi que la distinction entre le classifieur 50 et le calculateur 54 est essentiellement fonctionnelle, mais que l'analyseur 6 peut être vu comme fait d'un seul bloc. Ainsi, une première opération de détection mise en œuvre par le classifieur 50 consiste à associer, à partir des toutes les images concernant une zone donné d'échantillon 12, un label à chaque pixel de cette zone. En effet, l'échantillon 12 est typiquement composé d'une membrane et du prélèvement 14 atomisé. Par conséquent, la mesure optique peut donc, pour chaque pixel, correspondre aux natures suivantes : matériau de la membrane, élément de matrice, une bactérie, une bulle d'air ou un élément étranger comme une poussière. Dans sa version la plus simple, le label peut être réduit à " bactérie " ou " autre élément ". Dit autrement, chaque pixel reçoit une valeur qui indique s'il est considéré que ce pixel appartient à la membrane de l'échantillon 12, à une bactérie, à un élément de matrice faisant l'objet de la mesure de détection de bactéries, à une bulle d'air, ou à un élément étranger. En variante, le réseau de neurones à apprentissage profond peut retourner un vecteur qui indique une probabilité pour chaque pixel d'appartenir à une catégorie données (par exemple [0,4; 0,6] indiquerait qu'il y a 40% de chances qu'un pixel donné appartienne à une bactérie et 60% de chances que cela ne soit pas le cas dans le cas d'un label binaire décrit plus haut). Dans ce cas, le premier module 50 peut être agencé pour déterminer un unique label pour chaque pixel, soit en choisissant le label ayant la plus grande valeur, soit en utilisant en partie la valeur des voisins, etc. En variante, la probabilité d'appartenir à la catégorie " bactérie " pourrait être prise en compte dans le calcul ultérieur des données de détection de bactéries. La FIG. 6 représente un exemple d'image 52 obtenue après application des labels en partant des mesures représentées sur la FIG. 3 . La Demanderesse a testé plusieurs réseaux de neurones à apprentissage profond pour cette tâche, et a découvert que les réseaux de neurones convolutifs (" Convolutional Neural Network " en anglais ou " CNN "), les réseaux de neurones récurrents (" Recurrent Neural Network " en anglais ou " RNN ") et les transformeurs ou modèles auto-attentifs (" Transformers " en anglais) sont utiles pour réaliser cette première opération. Pour entraîner le réseau de neurones profond, des jeux d'images multispectrales ont été mesurés pour de nombreux échantillons de chaque matrice, et chaque pixel de chaque sextuplet d'images a été annoté pour indiquer le label qui lui correspond. Par chaque pixel de chaque sextuplet il doit être entendu qu'un label est associé à une coordonnée de pixels pour six images (les deux triplets) correspondant à la même prise de vue. La Demanderesse a testé plusieurs de ces modèles de CNNs parmi lesquels Unet, Unet++, MAnet, Linknet, FPN, PSPNet, PAN, DeepLabV3 ou encore DeepLabV3+. L'adresse https://web.archive.org/web/20231021175139/https://smp.readthedocs.io/en/latest/ offre un accès à ces CNNs. Parmi les transformeurs, SegViTv2 (voir https://arxiv.org/pdf/2306.06289.pdf), Segmenter (voir , SegFormer (voir https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/segformer) ont également été identifiés. La Demanderesse a aussi déterminé qu'une combinaison de CNN, RNN et/ou transformeur peut être utile. Une deuxième partie de détection est réalisée par le calculateur 54 et consiste à quantifier la présence de bactéries sur la base des images 52 sur lesquelles les pixels ont reçu un label. Cela peut être réalisé de diverses manières. Selon un mode de réalisation de l'invention, la surface de pixels associés à une bactérie est calculée et cumulée image par image pour obtenir une surface totale occupée par les bactéries sur l'échantillon 12, ce qui permet de détecter une valeur de TVC en la ramenant à la surface de membrane détectée. Pour déterminer la TVC à partir du ratio entre la surface occupée par les bactéries et la surface occupée par la membrane, des cultures en boîte de Petri ont été réalisées pour mesurer le TVC réelle pour ces échantillons, à partir de quantités normalisées de prélèvement 14. La valeur de TVC déterminée dépend bien évidemment de la quantité de prélèvement 14 qui a été utilisée pour réaliser l'échantillon 12. Par conséquent, si la quantité de prélèvement 14 n'est pas normalisée, alors l'analyseur 6 pourra recevoir comme entrée la valeur en gramme, litres ou centimètres carrés permettant de ramener la valeur de TVC en UFC/g, UFC/mL ou UFC/cm². En variante, cette normalisation pourra être réalisée ultérieurement. Par "image par image", on entend ici les images obtenues après traitement par la première opération ci-dessus, et qui correspondent donc chacune à une portion donnée de l'échantillon qui a été illuminée et dont la réponse en autofluorescence et en réflectance a été mesurée. Comme suggéré plus haut, la valeur de TVC cumulée peut également être comparée à un seuil, et l'opération peut s'arrêter dès que le seuil a été franchi ou que tout l'échantillon 12 a été illuminé. Ce type de traitement est illustré sur la FIG. 7 , qui montre une boucle de fonctionnement du dispositif 2. Cette boucle commence par une opération 60 dans laquelle un jeu d'images multispectrales d'une portion de l'échantillon 12 est obtenue par imagerie par le banc optique 4. Ensuite, dans une opération 62, l'analyseur 6 calcule un ratio de surface de bactérie à surface de membrane, et une valeur de détection de bactéries est calculée dans une opération 64. Dans l'opération 64, une valeur de détection de bactéries peut être obtenue en déterminant un TVC de portion d'échantillon pour le jeu d'images multispectrales de l'opération 60, ce TVC de portion d'échantillon peut être alors cumulé sur toutes les portions d'échantillon. En variante, la valeur de détection de bactéries peut être réévaluée à chaque portion d'échantillon, c’est-à-dire que le ratio de surface de bactérie à surface de membrane pour la mesure courante est mis à jour à chaque itération de la boucle, et la TVC est évaluée à partir de ce ratio total (jusqu'à la boucle courante). Ensuite, dans une opération 66, il est déterminé si la boucle doit continuer. Dans le cas de détection d'un seuil, cela implique de comparer le résultat de l'opération 64 avec ce seuil. Sinon, cette opération consiste à déterminer s'il reste une autre portion d'échantillon à illuminer. Enfin, la boucle se termine dans une opération 68 avec l'envoi des données de détection de bactéries ainsi déterminées. La FIG. 8 montre les performances de la mesure réalisée par la boucle de la FIG. 7 méthode. La FIG. 9 montre respectivement les images correspondant à la FIG. 3 (à gauche) et à la FIG. 6 (à droite) obtenues avec le blé comme matrice, et la FIG. 10 montre les performances de la mesure réalisée par cette méthode avec le blé comme matrice. La Demanderesse a en outre découvert qu'il est possible d'accélérer la mesure en diminuant la quantité de prises de vues. Plus précisément, dans un mode de réalisation particulier, 5 images (par exemple) non chevauchantes sont obtenues pour initialiser la boucle de mesure. Sur la base de ces premières valeurs, un nombre de prises de vues permettant de calculer la valeur de TVC avec une précision de ±0,5 LOG. Le tableau ci-dessous représente des nombres de prises de vues en fonction de valeurs TVC. Valeur TVC Prises de vues 0 1960 1 1846 2 212 3 3 4 2 5 2 6 2 7 2 Dans une première variante, une boucle similaire à celle de la FIG. 7 peut-être mise en œuvre, mais avec comme condition d'arrêt un nombre fixe de prises de vues tirées du tableau ci-dessus. Dans une deuxième variante, la boucle peut-être légèrement modifiée en évaluant le nombre de prises de vues à chaque itération de boucle en fonction de l'évolution de la valeur de TVC de la boucle précédente, et en définissant une condition de fin de boucle basée sur la comparaison entre le nombre de prises de vues nécessaires mis à jour et le nombre de boucles déjà effectué et/ou le dépassement d'un seuil de valeur de TVC le cas échéant. Les travaux de la Demanderesse suggèrent qu'il n'existe pas de parcours préférentiel pour les prises de vues. Néanmoins, afin de limiter tout risque, il est préféré de parcourir l'échantillon en choisissant des prises de vues sensiblement équitablement réparties entre elles. Par exemple, il est possible de définir des zones non chevauchantes, et de réaliser une mesure dans chaque zone, puis de réitérer. Dans d'autres variantes, certaines des images 52 pourraient être ignorées. Ainsi, le dispositif décrit plus haut permet de réaliser une mesure de TVC avec une grande précision dans des gammes de détection très basses, avec une durée de mesure qui est inférieure à 2 heures, et est régulièrement inférieure à 10 minutes. Comme mentionné plus haut, la Demanderesse a également expérimenté l'utilisation de transformeurs en tant que réseau de neurones à apprentissage profond. En effet, malgré leurs qualités démontrées plus haut, les CNNs présentent des champs réceptifs effectifs étroits. Les transformeurs introduisent un mécanisme d'auto-attention qui n'est pas local et qui peut effectuer des opérations combinant des pixels éloignés dans l'image. Cela augmente considérablement le champ réceptif effectif et améliore les performances du modèle pour une puissance de calcul donnée. Afin de valider cette théorie, différents modèles d'apprentissage automatique sur un ensemble de données composé de 56 images (10 pour la validation et 46 pour l'apprentissage). Dans cet ensemble de données, 11 échantillons contenaient uniquement du blé et 45 échantillons contenaient uniquement des bactéries. Ces échantillons ont été annotés à l'échelle du pixel. Les performances de modèles de transformeurs de différentes tailles et celles d'un modèle de réseaux de neurones convolutifs. Le transformeur utilisé est du type Segformer (b0, b1, b2, b3 – b0 étant celui nécessitant le moins de puissance de calcul et b3 le plus), tandis que les réseaux de neurones convolutifs utilisés sont DeeplabV3+ couplé avec Resnet 101. Dans ce dernier cas, le réseau de neurones DeeplabV3+ est utilisé comme " backbone " pour extraire un jeu de caractéristiques qui est traité par le réseau de neurones Resnet utilisé en tant que " head " pour déterminer la valeur de TVC. Le backbone transforme l'image en caractéristiques (" features " en anglais) qui sont ensuite exploitées par la head qui va, dans les applications classiques, soit faire de la classification, de la régression, de la détection d'objets, soit dans l'exemple décrit ici, de la segmentation sémantique (une classe par pixel) Il est également possible de combiner un réseau de neurones convolutif ou récurrent ensemble avec un transformeur. Dans ce cas, le transformeur sera toujours utilisé comme " head ", tandis que l'autre réseau de neurones sera utilisé comme " backbone ". Les modèles sont entraînés sur un GPU Nvidia T4 avec 4 CPU virtuels Intel Cascade Lake et 16 Go de RAM. Cette comparaison comprend deux volets : 1. l'intersection sur l'union (" IoU " ou " Intersection over Union " en anglais) sur l'ensemble de validation (les 10 images évoquées plus haut) 2. la prédiction de bout en bout du nombre total de bactéries viables (TVC) sur 5 échantillons non utilisés lors de l'entraînement, tous composés de 5 images qui mélangent blé et bactéries (en rappelant que le modèle n'a été entraîné que sur des échantillons purs). Le nombre total de bactéries viables obtenu est alors comparé avec celui mesuré en laboratoire à l'aide de boîtes de Petri en termes d'erreur absolue et de précision. La précision est définie comme le nombre d'échantillons pour lesquels l'erreur absolue est inférieure à 0,5. Le tableau ci-dessous résume les résultats des évaluations du premier volet : Mod è l e Meilleur IoU Itérations par minute Précision de TVC Erreur moyenne de TVC SegFormer b0 69.88 207 60% 0.30 SegFormer b1 70.42 184 80% 0.33 SegFormer b2 70.49 157 80% 0.23 SegFormer b3 70.26 88 100% 0.12 DeeplabV3+ Resnet101 69.72 22 100% 0.24 Les résultats montrent que l'utilisation de modèles de transformation présente un avantage certain. - Tous les modèles de transformateurs sont plus performants que le modèle CNN en termes d'intersection sur l'union (IoU) sur l'ensemble de validation. - Tous les transformeurs sont plus rapides que le CNN en termes de nombre d'itérations par minute. - SegFormer b2 et b3 sont plus performants que le CNN en termes d'erreur TVC moyenne. - SegFormer b3 égale le CNN en termes de précision TVC. La FIG. 11 montre le résultat des évaluations du deuxième volet. Cette figure montre en particulier les résultats obtenus en utilisant le transformer SegFormer b3, ainsi que leur comparaison aux mesures en boîte de Petri. Dispositif de détection de bactéries dans un échantillon, comprenant un banc optique (4) comprenant un bloc d'illumination (22) comprenant une source optique (26) et une optique de distribution (28) pour illuminer un échantillon, et un bloc de mesure (24) comprenant une optique de collection (34) et une optique de mesure (36), l'optique de collection (34) étant agencée pour rediriger un rayonnement de mesure provenant de l'échantillon (12) en réponse à une illumination vers l'optique de mesure (36), caractérisé en ce que la source optique (26) est agencée pour émettre un premier rayonnement de longueur d'onde sensiblement égale à 365nm, et un deuxième rayonnement de longueurs d'onde comprises dans une plage comprise entre 375nm et 1000nm à destination de l'optique de distribution (28) afin d'illuminer l'échantillon (12), l'optique de distribution (28) comprend un objectif de grossissement (30), l'optique de collection (34) comprend en outre un ou plusieurs séparateurs (38) agencé pour séparer le rayonnement de mesure en au moins un premier faisceau et un deuxième faisceau, le premier faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une première plage comprise entre 400nm et 414nm, le deuxième faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une deuxième plage comprise entre 414nm et 490nm, l'optique de mesure (36) comprenant au moins un premier capteur optique (40) pour le premier faisceau, et un deuxième capteur optique (42) pour le deuxième faisceau agencés pour retourner chacun une image dans laquelle chaque pixel est associé à une zone de l'échantillon (12) illuminé par l'objectif de grossissement (30) et à une valeur d'amplitude lumineuse mesurée respectivement, le dispositif (2) étant agencé pour commander un déplacement relatif de l'échantillon (12) par rapport au bloc d'illumination (22) afin d'illuminer des portions successives de l'échantillon (12) avec le premier rayonnement et avec le deuxième rayonnement et d'en tirer un jeu d'images multispectrales pour chacune des portions successives de l'échantillon (12), le dispositif (2) comprenant en outre un analyseur (6) comprenant un classifieur (50) et un calculateur (54), le classifieur (50) comprenant un réseau de neurones à apprentissage profond agencé pour recevoir le jeu d'images multispectrales associé à une portion de l'échantillon (12) et pour retourner une image (52) dans laquelle chaque pixel est associé à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant au moins deux éléments dont l'un désigne une bactérie, et le calculateur (54) étant agencé pour déterminer des données de détection de bactéries (16) à partir des images retournées par le réseau de neurones à apprentissage profond. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel ledit un ou plusieurs séparateurs (38) de l'optique de collection (34) est en outre agencé pour séparer le rayonnement de mesure en un troisième faisceau distinct du premier faisceau et du deuxième faisceau, ce troisième faisceau présentant une portion du rayonnement de mesure présentant une ou plusieurs longueurs d'onde dans une troisième plage comprise entre 470nm et 1000nm, l'optique de mesure (36) comprenant un troisième capteur optique (44) pour mesurer le troisième faisceau, l'analyseur (6) étant en outre agencé pour recevoir les mesures issues du troisième capteur optique (44) avec les mesures issues du premier capteur optique (40) et du deuxième capteur optique (42) pour en tirer les données de détection de bactéries (16). Dispositif selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le banc optique (4) comprend en outre un autofocus (32) disposé entre la source optique (26) et l'objectif de grossissement (30). dispositif selon la revendication 3, dans lequel l'objectif de grossissement (30) et l'autofocus (32) sont compris dans l'optique de distribution (28) et dans l'optique de collection (34). Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones à apprentissage profond du classifieur (50) est un réseau de neurones convolutif. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel le réseau de neurones à apprentissage profond du classifieur (50) est un transformeur. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel le classifieur (50) comprend au moins un réseau de neurones convolutif couplé à un transformeur. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (54) est agencé pour déterminer un rapport entre la surface occupée par des pixels associés à un identifiant de bactérie et une surface de référence, et pour calculer les données de détection de bactéries (16) à partir de ce rapport. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le classifieur (50) est agencé pour associer un pixel à un identifiant à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant une bactérie, un élément de matrice, une bulle d'air, un élément de membrane ou un élément étranger. Dispositif selon la revendication 8 en combinaison avec la revendication 9, dans lequel le calculateur (54) est agencé pour déterminer la surface de référence à partir des pixels dont les identifiants sont associés à un élément de membrane. Procédé de détection de bactéries dans un échantillon comprenant les opérations suivantes : a) déterminer un ou plusieurs jeux d'images multispectrales, chaque jeu d'images multispectrales d'une portion d'échantillon donnée comprenant des images obtenues en mesurant, dans une première plage de longueurs d'ondes comprise entre 400nm et 414nm et dans une deuxième plage comprise entre 414nm et 490nm, un faisceau d'autofluorescence émis par la portion d'échantillon donnée lorsqu'elle est illuminée par un rayonnement de longueur d'onde sensiblement égale à 365nm, et d'autre part un faisceau de réflectance de la portion d'échantillon donnée lorsqu'elle est illuminée par un rayonnement de longueurs d'onde comprises dans une plage comprise entre 375nm et 1000nm, b) fournir chaque jeu d'images multispectrales à un réseau de neurones à apprentissage profond pour produire une image (52) dans laquelle chaque pixel est associé à un identifiant de type d'élément choisi dans une liste comprenant au moins deux éléments dont l'un désigne une bactérie, et c) calculer des données de détection de bactéries à partir de certaines au moins des images de l'opération b). Procédé selon la revendication 11, dans lequel l'opération a) comprend déterminer un jeu d'images multispectrales pour un ensemble de portions d'échantillon non chevauchante dont l'union couvre toute la surface de l'échantillon. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l'opération a) est réalisée pour une portion d'échantillon, puis l'opération b) est réalisée pour cette portion d'échantillon, et les opérations a) et b) sont répétées jusqu'à ce qu'une condition de fin de mesure comprenant le dépassement d'un seuil ou la détermination de jeu d'images multispectrales pour l'ensemble de l'échantillon soit rencontrée. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l'opération a) est réalisée pour un nombre choisi de portions d'échantillon, puis un nombre de portions d'échantillon nécessaire est déterminé en appliquant l'opération b) sur les jeux d'images multispectrales résultants, puis les opérations a) et b) sont réalisées avec une condition d'arrêt tenant compte du nombre de portions d'échantillon nécessaire. Procédé selon la revendication 14, dans lequel le nombre de portions d'échantillon nécessaire est réévalué à chaque fois que les opérations a) et b) sont réalisées, et dans lequel la condition d'arrêt tient compte du nombre de portions d'échantillon nécessaire réévalué. Procédé selon l'une des revendications 11 à 15, dans lequel l'opération c) comprend déterminer un rapport entre la surface occupée par des pixels associés à un identifiant de bactérie et une surface de référence, et calculer les données de détection de bactéries (16) à partir de ce rapport.