Procédé d’optimisation du fonctionnement d’un calculateur implémentant un réseau de neurones, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : la fourniture d’un réseau de neurones, le réseau de neurones présentant des paramètres dont les valeurs (w) sont modifiables lors d’un entraînement du réseau de neurones, la fourniture de données d’entraînement relatives aux valeurs (w) prises par les paramètres du réseau de neurones lors d’un entraînement du réseau de neurones sur au moins une base de données test, la détermination, en fonction des données d’entraînement, d’une implémentation du réseau de neurones sur des blocs matériels d’un calculateur de sorte à optimiser un coût relatif au fonctionnement dudit calculateur implémentant le réseau de neurones, l’implémentation étant déterminée par décomposition des valeurs (w) des paramètres du réseau de neurones en sous-valeurs (w 0 , …, w p ) et par l’attribution, à chaque sous-valeur (w 0 , …, w p ), d’au moins un bloc matériel parmi un ensemble de blocs matériels du calculateur, et le fonctionnement du calculateur avec l’implémentation déterminée pour le réseau de neurones. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les valeurs (w) de chaque paramètre sont chacune propres à être représentées par une suite de bits, chaque bit d’une suite ayant un poids différent en fonction de la position du bit dans la suite, le bit ayant le plus grand poids étant dit bit de poids fort, les sous-valeurs (w 0 , …, w p ) résultant d’une même décomposition étant chacune représentée par une suite d’un ou plusieurs bits. Procédé selon la revendication 2, dans lequel chaque valeur (w) d’un paramètre résulte d’une opération mathématique, telle qu’une addition, une concaténation ou une multiplication, sur les sous-valeurs (w 0 , …, w p ) de la décomposition correspondante. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, lors de l’étape de fonctionnement, les sous-valeurs (w 0 , …, w p ) de chaque décomposition sont chacune multipliées à une valeur d’entrée et les résultats des multiplications résultantes sont sommées ou accumulées pour obtenir une valeur finale, la ou les sorties du réseau de neurones étant obtenues en fonction des valeurs finales. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel, lors de l’étape de fonctionnement, une opération mathématique est appliquée sur les sous-valeurs (w 0 , …, w p ) de chaque décomposition de sorte à obtenir une valeur intermédiaire, la valeur intermédiaire étant la valeur (w) du paramètre correspondant à la décomposition, la valeur intermédiaire étant ensuite multipliée à une valeur d’entrée pour obtenir une valeur finale, la ou les sorties du réseau de neurones étant obtenues en fonction des valeurs finales. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’opération mathématique est une addition, une concaténation ou une multiplication des sous-valeurs (w 0 , …, w p ) de chaque décomposition pour obtenir la valeur (w) du paramètre correspondant. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le coût à optimiser utilise au moins une métrique de performance du calculateur implémentant le réseau de neurones lors d’un entraînement ultérieur du réseau de neurones sur une autre base de données, les valeurs initiales des paramètres du réseau de neurones lors de l’entraînement ultérieur étant définies en fonction des données d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le coût à optimiser utilise au moins une métrique de performance du calculateur implémentant le réseau de neurones lors d’une inférence ultérieure du réseau de neurones après un entraînement ultérieur du réseau de neurones sur une autre base de données, les valeurs initiales des paramètres du réseau de neurones lors de l’entraînement ultérieur étant définies en fonction des données d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les données d’entraînement comprennent les différentes valeurs prises par les paramètres au cours de l’entraînement sur la au moins une base de données test, la décomposition des valeurs (w) des paramètres en sous-valeurs (w 0 , …, w p ) étant déterminée en fonction de la fréquence de changement et/ou de l’amplitude de changement desdites valeurs (w) dans les données d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le coût à optimiser utilise au moins une métrique de performance du calculateur implémentant le réseau de neurones lors d’une inférence du réseau de neurones en considérant seulement une partie des sous-valeurs (w 0 , …, w p ) de chaque décomposition, les valeurs (w) des paramètres du réseau de neurones ayant été fixés en fonction des données d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel le coût à optimiser utilise au moins une métrique de performance du calculateur, la au moins une métrique de performance étant choisie parmi : la latence du calculateur sur lequel est implémenté le réseau de neurones, la consommation énergétique du calculateur sur lequel est implémenté le réseau de neurones, le nombre d’inférences par seconde lors de l’inférence du réseau de neurones implémenté sur le calculateur, la quantité de mémoire utilisée par tout ou partie des sous-valeurs de la décomposition, et la surface après fabrication du circuit intégré embarquant le calculateur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel l’attribution de chaque bloc matériel à une sous-valeur (w 0 , …, w p ) est réalisée en fonction de la position du bloc matériel dans le calculateur et/ou du type du bloc matériel parmi les blocs matériels réalisant une fonction de mémorisation et/ou du type du bloc matériel parmi les blocs matériels réalisant une fonction de calcul. Produit programme d’ordinateur sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données.