Procédé d’optimisation de la détection d’un élément dans une séquence d’images générée par une caméra (20) de l’habitacle d’un véhicule (1), ledit procédé, mis en œuvre par un module de traitement d’images (10) embarqué dans le véhicule (1), comprenant les étapes de : - réception (E1) d’une séquence d’images générée par la caméra (20), - entrainement (E2) d’un classifieur sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence, - classification (E3) des images de la séquence par ledit classifieur (120) à partir dudit ensemble d’entrainement (110), au terme de laquelle au moins une détection incorrecte de l’élément est réalisée dans au moins l’une des images (I_inc), - extraction (E4) d’au moins une donnée de ladite au moins une image (I_inc) pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, - détermination (E5) de l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, - génération (E6) automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, - ajout (E7) de la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement (110). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération comprend la mise à jour d’un fichier de configuration (141), ladite mise à jour comprenant l’augmentation de la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une donnée extraite est sélectionnée parmi, l’angle d’orientation de la caméra (20) par rapport à la tête d’une personne située dans l’habitacle, la luminosité, la taille de l’objet à détecter et la position de l’objet ou de la caméra (20) dans l’habitacle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres comprennent l’un parmi le nombre d’occupants d’un véhicule, leur taille, la forme de leur visage, la couleur de leur peau ou la longueur de leurs cheveux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape préliminaire initiale de génération de l’ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la génération initiale de l’ensemble d’entrainement (110) est une génération automatique d’une pluralité d’images de référence synthétisées à partir d’un ensemble de paramètres caractérisant chacun un label et dont la probabilité de distribution est égale. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs, configurent le ou les processeurs pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Module de traitement d’images (10), notamment pour véhicule automobile, ledit module de traitement d’images (10) comprenant un ensemble d’entrainement (110) et un classifieur (120), ledit classifieur (120) étant configuré pour : - recevoir une séquence d’images, - être entrainé sur la séquence d’images reçue afin de générer un ensemble d’entrainement (110) comprenant une pluralité d’images de référence, - classifier les images de la séquence à partir dudit ensemble d’entrainement (110) en réalisant au moins une détection incorrecte de l’élément dans au moins l’une des images (I_inc), - extraire au moins une donnée de ladite au moins une image (I_inc) pour laquelle une détection incorrecte de l’élément a été réalisée, ladite au moins une donnée étant associée avec au moins un label, pour déterminer l’au moins un label à partir de l’au moins une donnée extraite, pour générer automatiquement une pluralité d’images de référence synthétisées dans laquelle la probabilité de distribution d’un paramètre caractérisant chaque label déterminé est augmentée, et pour ajouter la pluralité d’images de référence synthétisées générées à l’ensemble d’entrainement (110). Module de traitement d’images (10) selon la revendication précédente, ledit module de traitement d’images (10) étant configuré pour, lors de la génération, mettre à jour un fichier de configuration (141) en augmentant la probabilité de distribution du paramètre caractérisant chaque label déterminé. Véhicule (1) automobile comprenant une caméra (20), configurée pour générer une séquence d’images, et un module de traitement d’images (10) selon l’une quelconque des revendications 8 ou 9.