Procédé de configuration de poids ( ) de modèles de réseaux de neurones (RN) de nœuds (Ni) d’un ensemble de nœuds d’un réseau de communication, les réseaux de neurones (RN) desdits nœuds (Ni) ayant tous un modèle de même structure, ledit procédé comportant : - au moins une partition (E10, E75) de l’ensemble des nœuds (Ni) en au moins un cluster (Cj) de nœuds ; - un envoi (E15, F15) à un nœud (Aj) appartenant audit au moins un cluster (Cj), d’une information selon laquelle ledit nœud (Aj) doit jouer un rôle d’un nœud d’agrégation dans ledit cluster (Cj) et des identifiants des nœuds (Ni) dudit cluster (Cj), ledit nœud (A j ) étant alors qualifié de nœud d’agrégation (A j ) dudit cluster (C j ) ; - un envoi (E20, F20), au nœud d’agrégation (Aj) dudit au moins un cluster (Cj), d’une demande d’apprentissage des poids ( ) des modèles des nœuds (Ni) dudit cluster (Cj) avec les poids ( ) d’un modèle global à l’ensemble des nœuds; - une réception (E50, F50), en provenance du nœud d’agrégation (Aj) dudit au moins un cluster (Cj), des poids ( ) d’un modèle agrégé dudit cluster (Cj) résultant dudit apprentissage; et - une mise à jour (E55, F75) des poids ( ) du modèle global par agrégation des poids reçus ( ) du modèle agrégé dudit au moins un cluster (Cj). Procédé de configuration selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comporte une partition (E10) de l’ensemble des nœuds (N i ) en au moins un cluster (Cj) en tenant compte d’un coût de communication entre les nœuds (Ni, Nk) au sein dudit au moins un cluster. Procédé de configuration selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il comporte une partition (E75) de l’ensemble des nœuds (N i ) pour réorganiser lesdits clusters (C j ) en au moins un cluster, lesdits clusters réorganisés (C j ) étant constitués selon une fonction ( d i, k ) prenant en compte un coût de communication entre les nœuds (N i , N k ) au sein d’un cluster réorganisé (C j ) et une similarité (α i,k ) d’une évolution des poids des modèles ( , ) des nœuds (N i , N k ) au sein d’un cluster réorganisé (C j ). Procédé de configuration selon la revendication 3 caractérisé en ce que ladite similarité (α i,k ) est déterminée en : - demandant auxdits nœuds (N i , N k ) de remplacer (E65) les poids de leurs modèles par les poids ( ) du modèle global mis à jour ; - demandant auxdits nœuds (N i , N k ) de mettre à jour leur modèle en l’entraînant avec leur jeu de données locales (ds i , ds k ) ; et en - déterminant une similarité des évolutions ( , ) des poids des modèles des différents nœuds. Procédé de configuration selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comporte : - une réception (F60), en provenance du nœud d’agrégation (A j ) d’un premier cluster (C j ), d’un identifiant d’une nœud isolé (NI i ) dudit premier cluster (C j ) ; et - une réaffectation (F95) dudit nœud isolé (NI i ) à un autre cluster (C k ), en tenant compte d’une proximité entre : - une direction de l’évolution des poids ( dudit nœud isolé (NI i ) lorsque celui-ci est entraîné par des données locales au nœud isolé (NI i ) ; et -une direction de l’évolution des poids ( du modèle agrégé dudit autre cluster (C k ), par rapport à un même modèle de référence ( ). Procédé d’apprentissage mis en œuvre par un nœud (A j ) d’un ensemble de nœuds d’un réseau de communication, ledit nœud (A j ) étant apte à jouer un rôle de nœud d’agrégation dans un cluster de nœuds dudit ensemble de nœuds, lesdits nœuds (N i ) dudit ensemble comportant un réseau de neurones (RN), les réseaux de neurones (RN) desdits nœuds (N i ) ayant tous un modèle de même structure, ledit procédé comportant : - une réception (E15, F15), en provenance d’une entité dudit réseau de communication - d’une information selon laquelle ledit nœud (A j ) doit jouer ledit rôle de nœud d’agrégation dans un cluster (C j ) de nœuds ; et - des identifiants des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) ; - une réception (E15, F15), en provenance de ladite entité dudit réseau de communication des poids ( ) d’un modèle ayant ladite structure; - sur réception d’une demande d’apprentissage des poids d’un modèle agrégé dudit cluster à partir desdits poids ( ) reçus: - une initialisation (E20, F20) (E25, E30) des poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) et des poids ( ) des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) avec lesdits poids ( ) reçus; - au moins une mise à jour (E45) des poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ), par agrégation des poids des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) entraînés (E35) avec des jeux de données (ds i ) locales à ces nœuds (N i ), les poids ( ) des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster étant remplacés (E30) par les poids mis à jour ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) après chaque mise à jour ; - un envoi (E50, F50) à ladite entité dudit réseau des poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) mis à jour. Procédé d’apprentissage selon la revendication 6, caractérisé en ce qu’il détermine (F45) si ledit cluster (C j ) doit être restructuré en prenant en compte une évolution des poids ( dudit cluster et/ou une évolution ( des poids des nœuds (N i ) dudit cluster. Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce qu’il comporte, s’il est déterminé (F45) que ledit cluster (C j ) doit être restructuré, une restructuration (F60) dudit cluster (C j ) en regroupant au moins une partie des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) en au moins un sous-cluster (SC j ), lesdits sous-clusters (SC j ) étant constitués selon une fonction ( d i, k ) prenant en compte un coût de communication entre les nœuds (N i , N k ) au sein d’un dit sous-cluster (SC j ) et une similarité (α i,k ) d’une évolution des poids des modèles ( , ) des nœuds (N i , N k ) au sein d’un dit sous-cluster (C j ). Procédé d’apprentissage selon la revendication 8, caractérisé en ce que ladite restructuration (F60) dudit cluster (C j ) comporte l’envoi (F60), à ladite entité dudit réseau de communication, de l’identifiant d’un nœud isolé (NI i ) dudit cluster (C j ) pour réaffectation dans un autre cluster (C k ). Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 6 à 9, ledit procédé étant mis en œuvre par un nœud (N i ) étant en outre apte à jouer un rôle de nœud de travail, ledit procédé comportant : - une réception (E15, F15), en provenance de ladite entité dudit réseau de communication, un identifiant d’un nœud d’agrégation (Aj) d’un cluster (C j ) auquel appartient ledit nœud (N i ) ; - une réception (E30, F30), en provenance dudit nœud d’agrégation (A j ), des poids ( ) d’un modèle ayant ladite structure pour initialiser les poids ( ) du modèle du nœud A j ); - une transmission (E35) audit nœud d’agrégation(A j ) des poids du modèle du nœud (N i ) entraîné (E35) avec un jeu de données (ds i ) locales à ce nœud (N i ). Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 6 à 10, ledit procédé étant mis en œuvre par un nœud appartenant à un premier cluster, caractérisé en ce que ladite entité dudit réseau de communication est : - une entité de coordination selon la revendication 12 ; ou - un nœud selon la revendication 13 qui joue un rôle d’agrégation dans un deuxième cluster de niveau inférieur au niveau du premier cluster. Entité de coordination (A 0 ) apte à configurer des modèles de réseaux de neurones (RN) de nœuds (N i ) d’un ensemble de nœuds d’un réseau de communication, les réseaux de neurones (RN) desdits nœuds (N i ) ayant tous un modèle de même structure, ladite entité de coordination (A 0 ) comportant : - un module (MP) de partitionnement (E10, E75) de l’ensemble des nœuds (N i ) en au moins un cluster (C j ) de nœuds ; - un module (COM) d’envoi (E15, F15) à un nœud (A j ) appartenant audit au moins un cluster (C j ), d’une information selon laquelle ledit nœud (A j ) doit jouer un rôle d’un nœud d’agrégation (A j ) dans ledit cluster (C j ) et des identifiants des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ), ledit nœud (A j ) étant alors qualifié de nœud d’agrégation (A j ) dudit cluster (C j ) ; - un module (COM) d’envoi (E20, F20), audit nœud d’agrégation (A j ) dudit au moins un cluster (C j ), d’une demande d’apprentissage des poids ( ) des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) avec les poids ( ) d’un modèle global à l’ensemble des nœuds; - un module (COM) de réception (E50, F50), en provenance du nœud d’agrégation (A j ) dudit au moins un cluster (C j ), des poids ( ) d’un modèle agrégé dudit cluster (C j ) résultant dudit apprentissage ; et - un module (MAJ) de mise à jour (E55, F75) des poids ( ) du modèle global par agrégation des poids ( ) reçus du modèle agrégé dudit au moins un cluster (C j ). Nœud (A j ) appartenant à un ensemble de nœuds d’un réseau de communication, ledit nœud (A j ) étant apte à jouer un rôle de nœud d’agrégation dans un cluster de nœuds dudit ensemble de nœuds, les nœuds dudit ensemble comportant un réseau de neurones (RN), les réseaux de neurones (RN) desdits nœuds (N i ) ayant tous un modèle de même structure, ledit nœud (A i ) comportant : - un module (COM2) de réception (E15, F15), en provenance d’une entité dudit réseau de communication : - d’une information selon laquelle ledit nœud (A j ) doit jouer ledit rôle de nœud d’agrégation dans un cluster (C j ) de nœuds ; et - des identifiants des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) ; et - un module (COM2) de réception, en provenance de ladite entité dudit réseau de communication, des poids ( ) d’un modèle ayant ladite structure; - un module (COM2) de réception d’une demande d’apprentissage des poids d’un modèle agrégé dudit cluster à partir desdits poids ( ) reçus; - un module d’initialisation (MIN) configuré, en cas de réception de ladite demande d’apprentissage, pour initialiser (E20, F20) (E25, E30) les poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) et les poids ( ) des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) avec les poids ( ) reçus; - un module (MAJ) de mise à jour (E45) des poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ), par agrégation des poids des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster (C j ) entraînés (E35) avec des jeux de données (ds i ) locales à ces nœuds (N i ), les poids ( ) des modèles des nœuds (N i ) dudit cluster étant remplacés (E30) par les poids mis à jour ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) après chaque mise à jour ; et - un module (COM2) d’envoi (E50, F50) à ladite entité du réseau des poids ( ) du modèle agrégé dudit cluster (C j ) mis à jour.