Procédé d’entraînement d’un modèle statistique pour que le modèle statistique soit configuré pour être utilisé pour recommander, à partir d’un média d’un premier type, un média d’un deuxième type, ledit procédé étant mis en œuvre par un système d’entraînement et comprenant les étapes suivantes : - obtention (S310) d’une pluralité de paires (400) de médias associés, chaque paire (400) comprenant un média (410) du premier type et un média (430) du deuxième type, - obtention (S320) d’un premier ensemble de segments associés, en divisant temporellement chaque média (410, 430) de chaque paire (400) obtenue en une pluralité de segments (614, 634) selon au moins un critère d’homogénéité, chaque segment (614) du média (410) du premier type de chaque paire (400) étant associé à un segment (634) du média (430) du deuxième type de ladite paire (400), - pour chaque segment (614, 634) du premier ensemble de segments, détermination (S330) d’une caractéristique décrivant le contenu dudit segment (614, 634), - obtention (S340) d’un deuxième ensemble de segments associés à partir du premier ensemble de segments associés et application des caractéristiques des segments (614, 634) du deuxième ensemble en entrée du modèle statistique, le modèle statistique délivrant en sortie une projection de chaque caractéristique appliquée dans un espace commun, le modèle statistique étant entraîné (S350) en modifiant le modèle statistique en fonction de la projection obtenue, l’entraînement étant réalisé de sorte à obtenir une distance entre la projection de la caractéristique d’au moins un segment (614, 634) dudit premier ensemble et la projection de la caractéristique du segment (614, 634) associé inférieure à la distance entre la projection de ladite caractéristique dudit au moins un segment (614, 634) et la projection de la caractéristique d’un autre segment (614, 634) que le segment (614, 634) associé du premier ensemble. Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel l’entraînement est autosupervisé. Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, dans lequel deux segments (634) du média (430) du deuxième type du premier ensemble de segments sont de durée différente. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle statistique est un réseau de neurones, le réseau de neurones étant modifié en modifiant au moins un poids dudit réseau de neurones. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le média (410) du premier type et le média (430) du deuxième type de chaque paire (400) de médias associés sont de même durée et synchronisés. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape (S320) d’obtention d’un premier ensemble de segments comprend, pour le média (430) du deuxième type de chaque paire (400) : - un découpage (S322) temporel du média (430) en sous segments (532), - pour chaque sous-segment (532) obtenu, obtention (S324) d’un attribut fréquentiel dudit sous-segment (532), - utilisation (S326) des sous segments (532) adjacents ayant des attributs homogènes pour obtenir la pluralité de segments (634) dudit média (430) et une liste de repères temporels indiquant les frontières entre les segments (634), le média (410) du premier type de ladite au moins une paire (400) étant divisé (S328) selon la liste de repères temporels obtenue, chaque segment (614) du média (410) du premier type étant associé au segment (634) du média (430) du deuxième type ayant les même frontières. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la détermination (S330) de caractéristiques décrivant le contenu de chaque segment (614, 634) comprend : - pour chaque média (410, 430) de chaque paire (400), découpage temporel du média (410, 430) en parties (740) successives et disjointes, - pour chaque partie (740), obtention d’une caractéristique décrivant le contenu de ladite partie (740), - pour chaque segment (614, 634) du premier ensemble de segments, détermination de la caractéristique dudit segment (614, 634) à partir des caractéristiques des parties (740) étant majoritairement contenues temporellement dans ledit segment (614, 634). Procédé d’entraînement selon la revendication 7, dans lequel chaque caractéristique décrivant le contenu d’une partie (740) prend la forme d’un vecteur de données, la caractéristique de chaque segment (614, 634) du premier ensemble de segments étant déterminée en agrégeant les vecteurs de données des parties (740) contenues temporellement dans ledit segment (614, 634) au moyen de calculs statistiques. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les étapes d’obtention (S340) d’un deuxième ensemble de segments associés, d’application des caractéristiques des segments du deuxième ensemble en entrée du modèle statistique et de modification (S350) du modèle statistique en fonction de la projection obtenue sont réitérées au moins une fois. Système (100) d’entraînement d’un modèle statistique pour qu’il soit configuré pour être utilisé pour recommander, à partir d’un média d’un premier type, un média d’un deuxième type, ledit système comprenant : - un premier module d’obtention (110) configuré pour obtenir une pluralité de paires (400) de médias associés, chaque paire (400) comprenant un média (410) du premier type et un média (430) du deuxième type, - un deuxième module d’obtention (120) configuré pour obtenir un premier ensemble de segments associés, en divisant temporellement chaque média (410, 430) de chaque paire (400) obtenue en une pluralité de segments (614, 634) selon un critère d’homogénéité, chaque segment (614) du média (410) du premier type de chaque paire (400) étant associé à un segment (630) du média (430) du deuxième type de ladite paire (400), - un module de détermination (130) configuré pour déterminer, pour chaque segment (614, 634) du premier ensemble de segments, une caractéristique décrivant le contenu dudit segment (614, 634), - un troisième module d’obtention (140) configuré pour obtenir un deuxième ensemble de segments associés à partir du premier ensemble de segments associés et appliquer les caractéristiques des segments (614, 634) du deuxième ensemble en entrée du modèle statistique, le modèle statistique délivrant en sortie une projection de chaque caractéristique appliquée dans un espace commun, le modèle statistique étant entraîné en modifiant le modèle statistique en fonction de la projection obtenue, l’entraînement étant réalisé de sorte à obtenir une distance entre la projection de la caractéristique d’au moins un segment (614, 634) dudit premier ensemble et la projection de la caractéristique du segment (614, 634) associé inférieure à la distance entre la projection de ladite caractéristique dudit au moins un segment (614, 634) et la projection de la caractéristique d’un autre segment (614, 634) que le segment (614, 634) associé du premier ensemble. Programme d’ordinateur (P1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur (P1) comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Procédé d’utilisation d’un modèle statistique entraîné par le procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, comprenant les étapes suivantes : - obtention (S810) d’un média du premier type, appelé média requête, - obtention (S830) d’une pluralité de segments en divisant temporellement ledit média requête, et détermination, pour chaque segment, d’une caractéristique décrivant le contenu dudit segment, - obtention (S820) d’un ensemble de médias du deuxième type, et, pour chaque média dudit ensemble, obtention d’une pluralité de segments en divisant temporellement ledit média selon le critère d’homogénéité, et détermination, pour chaque segment, d’une caractéristique décrivant le contenu dudit segment, - application (S850) des caractéristiques des segments du média requête et des caractéristiques des segments des médias de l’ensemble de médias du deuxième type en entrée du modèle statistique, le modèle statistique délivrant en sortie une projection de chaque caractéristique appliquée dans un espace commun, - pour chaque média de l’ensemble de médias du deuxième type, détermination (S860) d’un coût d’alignement à partie de la projection obtenue, entre ledit média du deuxième type et le média requête, - recommandation (S870) d’au moins un média de l’ensemble de médias de deuxième type en fonction des coûts d’alignement déterminés.