Dispositif électronique (30) comprenant au moins un processeur (32) et une mémoire informatique (31) stockant des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par ledit processeur (31), configurent ledit processeur (31) pour mettre en œuvre un procédé (100) de sélection d’au moins un traitement optimal parmi plusieurs traitements disponibles pour l’ablation percutanée d’une lésion (13) au sein d’une anatomie d’intérêt (14) d’un patient , ledit procédé (100) comprenant : une obtention (101) d’une image médicale (12) préalablement acquise sur le patient et sur laquelle est visible la lésion (13) au sein de l’anatomie d’intérêt (14) du patient, un calcul (104), pour chacun des différents traitements d’ablation disponibles, à partir de l’image médicale (12) et à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique (20), d’un indice de confiance dont la valeur est représentative d’une probabilité de succès dudit traitement pour l’ablation de la lésion (13) dans l’anatomie d’intérêt (14) du patient, l’algorithme d’apprentissage automatique (20) ayant été préalablement entrainé à partir d’un ensemble d’éléments d’entrainement (21), chaque élément d’entrainement (21) comprenant : une image médicale (22) sur laquelle est visible une lésion (23) au sein de l’anatomie d’intérêt (24) d’un autre patient, une identification d’un traitement choisi parmi les différents traitements d’ablation disponibles pour traiter ledit autre patient, un indice de confiance dudit traitement sur ledit autre patient, une sélection (105) d’au moins un traitement optimal en fonction des indices de confiance calculés pour les différents traitements disponibles. Dispositif électronique (30) selon la revendication 1 pour lequel chaque traitement disponible est caractérisé par une technologie d’ablation choisie parmi radiofréquences, micro-ondes, laser, cryothérapie, électroporation ou curiethérapie. Dispositif électronique (30) selon la revendication 2 pour lequel chaque traitement disponible est caractérisé par une stratégie de dépôt d’énergie par un ou plusieurs applicateurs, ladite stratégie étant choisie parmi un dépôt d’énergie de type centrifuge et un dépôt d’énergie de type convergent centripète. Dispositif électronique (30) selon la revendication 3 pour lequel chaque traitement disponible est caractérisé par un nombre d’applicateurs, et/ou par les positions desdits applicateurs par rapport à la lésion. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 4 pour lequel, pour chaque élément d’entrainement (21), l’indice de confiance est défini en fonction : de l’observation ou non d’une récidive pour ledit autre patient avec le traitement choisi, et/ou d’une durée de la période écoulée entre la fin du traitement et une date courante sans qu’une récidive n’ait été observée pour ledit autre patient, et/ou d’une durée de la période écoulée entre la fin du traitement et une récidive pour ledit autre patient, et/ou d’une estimation, par un ou plusieurs experts médicaux, d’une probabilité de succès du traitement choisi sur ledit autre patient. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 5 pour lequel le procédé (100) comprend une association (102) d’un jeu de paramètres à l’image médicale (12) du patient, ledit jeu de paramètres comprenant un ou plusieurs paramètres relatifs à la lésion (13), à l’anatomie d’intérêt (14) et/ou à des caractéristiques du patient, chaque élément d’entrainement (21) comportant un jeu de paramètres similaires relatifs à la lésion (23), à l’anatomie d’intérêt (24) et/ou à des caractéristiques de l’autre patient pour lequel l’image médicale (22) correspondant audit élément de référence (21) a été obtenue. Dispositif électronique (30) selon la revendication 6 pour lequel le jeu de paramètres comprend un ou plusieurs paramètres choisis parmi : l’âge, le sexe, le poids et/ou la taille du patient pour lequel l’image médicale (12) a été obtenue, une comorbidité présentée par le patient pour lequel l’image médicale (12) a été obtenue, une valeur représentative de la taille et/ou d’un volume de la lésion (13), une distance entre la lésion (13, 23) et une capsule de l’anatomie d’intérêt (14), une distance entre la lésion (13) et un vaisseau sanguin proche de la lésion, lorsque l’anatomie d’intérêt (14) est le foie, une distance entre la lésion (13) et une voie biliaire proche de la lésion. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 7 pour lequel le procédé (100) comprend une transformation (103) de l’image médicale (12) du patient, l’image médicale (22) de chaque élément d’entrainement (21) ayant subi une transformation (203) similaire avant d’être utilisée pour entrainer l’algorithme d’apprentissage automatique (20). Dispositif électronique (30) selon la revendication 8 pour lequel la transformation (103) de l’image médicale (12) comporte : une segmentation (15) de la lésion sur l’image médicale (12), et/ou une segmentation de l’anatomie d’intérêt sur l’image médicale (12), et/ou une segmentation de vaisseaux sanguins sur l’image médicale (12), et/ou lorsque l’anatomie d’intérêt (14) est le foie, une segmentation de voies biliaires sur l’image médicale (12). Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 8 ou 9 pour lequel la transformation (103) de l’image médicale (12) comporte un recadrage de l’image (12) autour de la lésion (13) selon un cadre dont les dimensions sont prédéterminées, ledit cadre étant commun à toutes les images médicales (22) des éléments d’entrainement (21), la position de la lésion (23) par rapport au cadre étant variable d’une image médicale (22) à l’autre. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 10 pour lequel le procédé (100) comprend: pour chaque élément d’entrainement (21) correspondant au traitement optimal sélectionné, un calcul (106) d’une valeur de similarité représentative de la similarité entre l’image médicale (12) du patient à traiter et l’image médicale (22) de l’élément d’entrainement (21), et une sélection (107) d’un élément d’entrainement de référence parmi l’ensemble des éléments d’entrainement (21) en fonction des valeurs de similarité calculées. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 11 pour lequel les images médicales (12, 22) ont été acquises par tomodensitométrie, par imagerie par résonnance magnétique ou par ultrasons. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 12 pour lequel les images médicales (12, 22) sont tridimensionnelles. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 13 pour lequel l’anatomie d’intérêt (14, 24) est le foie, un rein ou un poumon, et la lésion (13, 23) est une tumeur ou un kyste. Dispositif électronique (30) selon l’une des revendications 1 à 14 pour lequel l’algorithme d’apprentissage automatique (20) est en outre préalablement entrainé avec des éléments d’entrainement dont les images médicales (22) ne présentent pas de lésion dans l’anatomie d’intérêt.