Procédé de prédiction (30) de la qualité de service d’un réseau de communication, ledit procédé étant propre à être mis en œuvre par un dispositif électronique de prédiction de la qualité de service d’un réseau de communication, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition (32) d’au moins deux données d’entrée associées au même instant t comprenant : - au moins une métrique descriptive du réseau de communication mesurée par un terminal présent au sein dudit réseau, et - au moins un rapport d’état(s) de mémoire(s) tampon(s) dudit terminal représentatif de la quantité restante de données à transmettre ; - à partir desdites au moins deux entrées associées au même instant t , prédiction (36) de ladite qualité de service associée à l’instant t , par application desdites au moins deux entrées associées au même instant t en entrée d’un modèle d’apprentissage machine (M) préalablement entraîné à partir d’un ensemble de données d’entrainement, préalablement collectées au cours d’une période prédéterminée préalable audit instant t , et comprenant une pluralité de qualité(s) de service réellement observées pendant ladite période préalable prédéterminée. Procédé (30) de prédiction selon la revendication 1, dans lequel ladite au moins une métrique descriptive du réseau de communication mesurée par un terminal présent au sein dudit réseau appartient au groupe comprenant au moins : - une métrique RSRQ correspondant à la qualité de réception d’un signal de référence du réseau ; - une métrique RSSI correspondant à un indicateur d’intensité reçu; - une métrique RSRP correspondant à la puissance reçue du signal de référence ; - une métrique SNR correspondant au rapport signal à bruit. Procédé (30) de prédiction selon la revendication 1 ou 2, dans lequel ladite au moins une métrique descriptive du réseau de communication mesurée par un terminal présent au sein dudit réseau correspond au moins à la métrique RSRQ correspondant à la qualité de réception d’un signal de référence du réseau. Procédé (30) de prédiction selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit modèle d’apprentissage machine (M) est obtenu par régression linéaire (30 A ) ou par utilisation (30 B ) d’un réseau de neurones. Procédé (30) de prédiction selon la revendication 4 dans lequel ledit réseau de neurones est un perceptron multicouche. Procédé (30) de prédiction selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé (30) comprend en outre, en utilisant ledit modèle d’apprentissage machine (M) préalablement entraîné, une étape (38) de prédiction supplémentaire : - d’un contexte radio postérieur par prédiction d’un ensemble d’au moins deux données radio postérieures comprenant au moins une métrique postérieure descriptive du réseau de communication propre à être offerte à un terminal dudit réseau, et un rapport postérieur d’état(s) de mémoire(s) tampon(s) dudit terminal, et/ou - d’une qualité de service postérieure ; le contexte radio postérieur et/ou la qualité de service postérieure étant associé(s) à un instant postérieur audit instant t . Procédé (30) de prédiction selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé est réitéré périodiquement et comprend en outre : - la détermination et la mémorisation (40) de la précision associée à chaque prédiction, - la mise à jour (42) dudit modèle d’apprentissage machine en utilisant la précision associée à chaque prédiction, ladite mise à jour étant mise en œuvre après mémorisation d’un nombre prédéterminé de précisions respectivement associées à des prédictions distinctes. Procédé (30) de prédiction selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé (30) comprend en outre une étape de transmission (44) de chaque prédiction au niveau applicatif du terminal. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles, qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif électronique de prédiction de la qualité de service d’un réseau de communication, le dispositif comprenant : - un module d’acquisition (12) configuré pour acquérir au moins deux données d’entrée comprenant : - au moins une métrique descriptive du réseau de communication mesurée à un instant t par un terminal présent au sein dudit réseau, et - au moins un rapport d’état(s) de mémoire(s) tampon(s) dudit terminal, ledit rapport étant associé au même instant t et représentatif de la quantité restante de données à transmettre ; - un module de prédiction (14) configuré pour prédire, à partir desdites au moins deux entrées associées au même instant t , ladite qualité de service associée à l’instant t , par application desdites au moins deux entrées en entrée d’un modèle d’apprentissage machine préalablement entraîné à partir d’un ensemble de données d’entrainement, préalablement collectées au cours d’une période prédéterminée préalable audit instant t , et comprenant une pluralité de qualité(s) de service réellement observées pendant ladite période préalable prédéterminée.