Dispositif (18) de linéarisation, par prédistorsion numérique, d’un amplificateur de puissance d’un système de communication comprenant au moins un émetteur radiofréquence propre à transmettre au moins une trame de symboles, caractérisé en ce que le dispositif de linéarisation comprend : - un module (30) de prédistorsion numérique du signal fourni par l’émetteur radiofréquence configuré pour déterminer en inférence une prédistorsion dans le domaine polaire à appliquer audit signal, le module de prédistorsion comprenant : - un premier réseau de neurones (32) configuré pour corriger une distorsion en amplitude produite par l’amplificateur de puissance ; - un deuxième réseau de neurones (34) configuré pour corriger une distorsion en phase produite par l’amplificateur de puissance ; - un module d’optimisation (36) du premier réseau de neurones (32) et d’optimisation du deuxième réseau de neurones (34) configuré pour mettre en œuvre : - un méta-apprentissage du premier réseau de neurones (32), et - un méta-apprentissage du deuxième réseau de neurones (34), le module d’optimisation (36) étant configuré pour mettre en œuvre chaque méta-apprentissage à partir d’un ensemble de données de fonctionnement de l’amplificateur de puissance, chaque méta-apprentissage comprenant une pluralité de tâches de prédiction distinctes respectivement associées à des groupes de données de fonctionnement et de métadonnées distincts de l’ensemble de données, les groupes distincts étant représentatifs de cas distincts d’utilisation de l’amplificateur de puissance, le module d’optimisation (36) étant configuré pour mettre en œuvre le méta-apprentissage du premier réseau de neurones (32), et le méta-apprentissage du deuxième réseau de neurones (34), en utilisant : - à partir d’une première partie dudit ensemble de données préalablement obtenue, une méta-initialisation du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones, fournissant au préalable une initialisation des poids initiaux ( du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones ; - à partir desdits poids initiaux ( et d’une deuxième partie (T t ) dudit ensemble de données correspondant au cas d’utilisation courant de l’amplificateur de puissance, une méta-adaptation des poids initiaux en poids optimaux ( du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones. Dispositif (18) selon la revendication 1, dans lequel le premier réseau de neurones (32), configuré pour corriger une distorsion en amplitude produite par l’amplificateur de puissance (20), reçoit en entrée l’amplitude de la sortie de l’amplificateur de puissance (20), le premier réseau de neurones (32) étant propre à fournir une fonction réciproque de la fonction de distorsion en amplitude produite par l’amplificateur de puissance telle que : avec : où , et où , , ℝ, et sont les poids du premier réseau de neurones dont la valeur initiale est optimisée par méta-apprentissage, est la fonction d’activation d’unité de rectification linéaire, et où correspond au nombre de neurones du premier réseau de neurones. Dispositif (18) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel dans lequel le deuxième réseau de neurones (34), configuré pour corriger une distorsion en phase produite par l’amplificateur de puissance (20), reçoit en entrée l’amplitude de l’entrée de l’amplificateur de puissance (20), le deuxième réseau de neurones (34) étant propre à fournir une fonction de phase délivrant l’opposé en phase de chaque phase telle que : avec : et où , , ℝ, et sont les poids du deuxième réseau de neurones dont la valeur initiale est optimisée par méta-apprentissage, est la fonction d’activation d’unité de rectification linéaire, et où correspond au nombre de neurones du deuxième réseau de neurones (34). Dispositif (18) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque tâche de prédiction distincte est au moins associée à une valeur distincte caractérisant une variation de comportement de l’amplificateur de puissance (20). Dispositif (18) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’optimisation (36) est configuré pour mettre en œuvre un méta-apprentissage des poids du premier réseau de neurones (32), et/ou un méta-apprentissage des poids du deuxième réseau de neurones (34), en utilisant un méta-apprentissage agnostique au modèle de réseau(x) de neurones utilisé(s). Dispositif (18) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’optimisation (36) est propre à entrainer le premier réseau de neurones (32) et le deuxième réseau de neurones (34) en optimisant une fonction de coût correspondant à l’erreur quadratique moyenne au moyen d’un optimiseur ADAM ou RADAM. Dispositif (18) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre un module (38) d’acquisition de données configuré pour alimenter chaque groupe de données de fonctionnement et de métadonnées distincts de l’ensemble de données de l’amplificateur de puissance (20) en prélevant en sortie de l’émetteur radiofréquence (16) un nombre prédéterminé de symboles, l’ensemble des symboles prélevés étant conforme à une distribution statistique en amplitude prédéterminée dudit nombre prédéterminé de symboles. Système (10) de communication comprenant au moins successivement : - un modulateur radiofréquence (14) ; - un émetteur (16) radiofréquence propre à transmettre au moins une trame de symboles dont l’entrée est connectée à la sortie du modulateur de fréquence ; - un dispositif (18) de linéarisation par prédistorsion numérique selon l’une quelconque des revendications précédentes, l’entrée du dispositif de linéarisation étant connectée à la sortie dudit émetteur radiofréquence ; et - un amplificateur de puissance (20) dont l’entrée est connectée à la sortie du dispositif de linéarisation, le système de communication comprenant une boucle de rétroaction de l’amplificateur de puissance (20) vers le dispositif de linéarisation (18). Procédé de linéarisation, par prédistorsion numérique adaptative, d’un amplificateur de puissance d’un système de communication comprenant un émetteur radiofréquence propre à transmettre au moins une trame de symboles, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - une étape de prédistorsion numérique du signal fourni par l’émetteur radiofréquence en déterminant une prédistorsion polaire à appliquer audit signal par mise en œuvre d’une étape d’inférence par : - un premier réseau de neurones configuré pour corriger une distorsion en amplitude associée à l’amplificateur de puissance ; et - un deuxième réseau de neurones configuré pour corriger une distorsion en phase associée à l’amplificateur de puissance, - une étape d’optimisation du premier réseau de neurones et d’optimisation du deuxième réseau de neurones par : - méta-apprentissage du premier réseau de neurones, et - méta-apprentissage du deuxième réseau de neurones, chaque méta-apprentissage étant mis en œuvre à partir d’un ensemble de données de fonctionnement de l’amplificateur de puissance, chaque méta-apprentissage comprenant une pluralité de tâches de prédiction distinctes respectivement associées à des groupes de données de fonctionnement et de métadonnées distincts de l’ensemble de données, les groupes distincts étant représentatifs de cas distincts d’utilisation de l’amplificateur de puissance, le méta-apprentissage du premier réseau de neurones, et le méta-apprentissage du deuxième réseau de neurones, comprenant : - à partir d’une première partie dudit ensemble de données préalablement obtenue, une méta-initialisation du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones, fournissant au préalable une initialisation des poids initiaux du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones ; - à partir desdits poids initiaux et d’une deuxième partie dudit ensemble de données correspondant au cas d’utilisation courant de l’amplificateur de puissance, une méta-adaptation des poids initiaux en poids optimaux du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé de linéarisation selon la revendication 9.