Capteur de pression matriciel (1), comportant une matrice (2) de pixels tactiles (10) dont certains au moins présentent entre eux un effet de couplage réciproque, un réseau de neurones (30) pour traiter une image (I P_MES ) de la réponse du capteur et fournir une image corrigée (I P_COR ), ce réseau ayant été entraîné à partir d’une base de données augmentée (BD AUG ) comportant : des données réelles d’appui homogène mesurées en appliquant une pression homogène (P R ) à au moins une partie des pixels, mieux à l’ensemble des pixels de la matrice et des données additionnelles d’appui partiel produites par simulation en appliquant des masques binaires (MAS) aux données réelles d’appui homogène, de manière à simuler des appuis partiels sans effet de couplage avec les pixels situés hors des zones d’appui partiel. Capteur selon la revendication 1, les pixels (10) étant de type piézorésistif ou capacitif, de préférence de type piézorésistif. Capteur selon la revendication 2, les pixels étant de type piézorésistif, le capteur présentant l’une des structures suivantes : Une première couche (21) d’un polymère conducteur, un réseau d’électrodes (20) de colonnes sur la face extérieure de cette première couche de polymère conducteur, une deuxième couche (23) d’un polymère conducteur faisant face à la première couche, un réseau d’électrodes (22) de lignes sur la face extérieure de cette deuxième couche de polymère conducteur ; Une couche (25) de matériau piézorésistif, un réseau d’électrodes (20) de colonnes sur une face de cette couche de matériau piézorésistif, un réseau d’électrodes (22) de lignes sur la face opposée de cette couche de matériau piézorésistif ; Une première couche (26) porteuse électriquement isolante, un réseau d’électrodes (20) de colonnes sur la face intérieure de cette première couche porteuse, une couche (27) d’un polymère conducteur ayant une première face en regard du réseau d’électrodes de colonnes, un réseau d’électrodes (22) de lignes en regard de la deuxième face de la couche de polymère conducteur, une deuxième couche (26) porteuse électriquement isolante, sur la face intérieure de laquelle sont disposées les électrodes (22) de lignes ; Un substrat (26), des électrodes (20 ; 22) de lignes et de colonnes sur une même face de ce substrat, une couche (27) d’un polymère conducteur en regard de ces électrodes de lignes et de colonnes. Capteur selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comportant un capteur de température (6), le réseau de neurones (30) ayant été entraîné de manière à prendre en compte l’influence de la température (T) sur le comportement des pixels (10), en prenant la température comme entrée supplémentaire. Capteur selon l’une quelconque des revendications précédentes, le réseau de neurones (30) comportant une unique couche convolutionnelle (302) et au moins une couche dense (308). Capteur selon l’une des revendications 1 à 4, le réseau de neurones (30) comportant des couches convolutionnelles (320, 324, 336) et déconvolutionnelles (328, 332). Capteur selon l’une quelconque des revendications précédentes, les pixels (10) étant répartis sur la matrice (2) avec une distribution non régulière dans au moins une direction. Capteur selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant un processeur (70) pour acquérir une image (I P_MES ) de la réponse du capteur en lisant séquentiellement les pixels (10), chaque pixel lu étant alimenté et tous les autres pixels non lus mis à la masse pendant cette lecture. Procédé de calibration d’un capteur tactile (1) comportant une matrice (2) de pixels tactiles (10) dont certains au moins présentent entre eux un effet de couplage réciproque, comportant les étapes consistant à : - appliquer sur une partie au moins des pixels, mieux sur l’ensemble des pixels, une pression homogène (P R ), - générer ainsi une base de données (BD MES ) réelles d’appui homogène en faisant l’acquisition de la réponse (I P_MES ) du capteur pour différentes valeurs de la pression appliquée, - générer une base de données augmentée (BD AUG ) contenant des données additionnelles d’appui partiel obtenues par simulation en appliquant des masques binaires (MAS) aux données réelles d’appui homogène, de manière à simuler des appuis partiels sans effet de couplage avec les pixels situés hors des zones d’appui partiel, entraîner au moins un réseau de neurones (30) à délivrer une image corrigée (I P_COR ) de la réponse (I P_MES ) du capteur en utilisant la base de données augmentée (BD AUG ). Procédé selon la revendication 9, dans lequel on soumet à l’apprentissage plusieurs réseaux de neurones d’architectures différentes, et l’on sélectionne le plus performant en soumettant le capteur à au moins un appui différent (E) d’un appui ayant servi pour l’entrainement des réseaux, notamment un appui différent d’un appui homogène sur l’ensemble des pixels de la matrice (2), et en comparant les résultats (I P_COR ) produits par ces différents réseaux aux données réelles (I P_REF ) . Procédé selon la revendication 10, dans lequel ledit appui différent consiste en un appui homogène (E) exercé sur une partie seulement des pixels de la matrice, et dans lequel la sélection s’effectue sur la base au moins d’un critère de sélection (CRIT1) représentatif de l’écart entre la réponse pixel (Pxc) la plus élevée et la réponse pixel (Pxc) la plus faible pour cet appui. Procédé selon l’une des revendications 9 à 11, dans lequel le réseau de neurones (30) est entraîné de manière à prendre en compte l’influence de la température (T) sur le comportement des pixels, en prenant la température comme entrée supplémentaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications 9 à 12, plusieurs masques binaires (MAS) étant utilisés simultanément sur une même image lors de la constitution de la base de données augmentée (BD AUG ), en veillant à ce que les masques ne se chevauchent pas. Procédé selon l’une quelconque des revendications 9 à 13, les masques binaires (MAS) étant formés d’ellipsoïdes pixelisés dont les valeurs de grand axe (b), petit axe (a), orientation et coordonnées de leur centre (O) sur la matrice (2) sont variées, notamment pour simuler un appui ponctuel limité à un pixel ou l’appui d’un doigt sous forme de disque.