Procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction, l’algorithme de prédiction prédisant pour des entrées données la valeur d’une ou plusieurs sorties, la ou les entrée et/ou la ou les sorties étant des grandeurs physiques correspondant à des mesures issues d’un ou de plusieurs capteurs, l’apprentissage étant mis en œuvre par ordinateur en utilisant une technique d’apprentissage machine, le procédé d’apprentissage comportant les étapes de : - réception d’un jeu de données d’apprentissage courant, - réception d’au moins une propriété d’invariance de la prédiction de l’algorithme de prédiction à apprendre par rapport aux entrées que l’algorithme de prédiction peut prendre en entrée selon un groupe de symétrie, dit groupe de symétrie initial, ledit groupe de symétrie étant muni d’une loi de probabilité initiale, - détermination d’un sous-groupe du groupe de symétrie initial, le sous-groupe étant muni d’une loi de probabilité, dite loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe correspondant à des transformations des entrées données à l’algorithme de prédiction, le sous-groupe étant destiné à être utilisé pour générer des données d’apprentissage par application des transformations correspondantes au jeu de données d’apprentissage courant selon la loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe et la loi de probabilité de sous-groupe étant déterminés selon une technique d’optimisation sous au moins une contrainte d’optimisation, la technique d’optimisation utilisant le jeu de données d’apprentissage initial, le groupe de symétrie initial et la loi de probabilité initiale, l’au moins une contrainte d’optimisation étant déduite d’au moins une contrainte d’apprentissage prédéterminée, - génération de données à l’aide du sous-groupe déterminé, de la loi de probabilité de sous-groupe et de l’ensemble du jeu de données d’apprentissage courant, pour obtenir des données générées, et - mise en œuvre d’un apprentissage de l’algorithme de prédiction utilisant les données générées, l’apprentissage étant : - soit un apprentissage utilisant une technique de génération de données itérative, chaque itération comprenant l’étape de génération, l’étape de mise en œuvre étant réalisée avec uniquement les données générées, le jeu de données d’apprentissage courant utilisé étant alors l’ensemble des données générées à l’itération courante, - soit un apprentissage utilisant un jeu de données formé par l’ensemble des données générées et d’un jeu de données initial, le jeu de données initial étant utilisé comme jeu de données d’apprentissage courant. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1, dans lequel la technique d’optimisation consiste à minimiser sous contrainte d’optimisation la différence d’erreur de prédiction entre l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du groupe de symétrie initial et de la loi de probabilité initiale, et l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du sous-groupe déterminé et de la loi de probabilité de sous-groupe. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1 ou 2, dans lequel plusieurs contraintes d’optimisation sont prises en compte dans la technique d’optimisation. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la technique d’optimisation est une optimisation d’une fonction cible quadratique sous des contraintes d’optimisation quadratiques. Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel, le sous-groupe présente une dimension, au moins une contrainte étant une limitation d’au moins un moment de la loi de probabilité de sous-groupe avec une borne, notamment une borne supérieure sur la dimension du sous-groupe ou une borne supérieure sur la variance de la loi de probabilité de sous-groupe. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel la loi de probabilité initiale est obtenue à partir de la vraisemblance des transformations associées au groupe de symétrie initial mesurée pour un ensemble d’entrées correspondant aux entrées attendues dans le cadre d’une utilisation spécifique de l’algorithme de prédiction considéré. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel la loi de probabilité initiale est une distribution uniforme ou une distribution gaussienne. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le groupe de symétrie initial est un groupe de Lie, notamment le groupe de symétrie initial est le groupe des roto-translations du plan. Produit programme d’ordinateur (12) comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur mémorisé sur un support lisible d’informations (32) pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme d’ordinateur est mis en œuvre sur une unité de traitement de données (20). Support lisible d’informations (32) comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (20) et mettant en œuvre un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données (20).