Méthode de détermination de configurations d’un système distribué d’unités de calcul pour la mise en œuvre d’un algorithme à apprentissage profond, ladite détermination mettant en œuvre une recommandation basée sur un modèle de connaissances, ladite méthode étant mise en œuvre par un dispositif comprenant un processeur qui conduit ledit dispositif à mettre en œuvre la méthode, la méthode comprenant : la détermination d’un algorithme à apprentissage profond destiné à être mis en œuvre dans le système distribué; l’obtention (S901) d’un domaine de connaissances comportant, pour ledit algorithme, au moins une configuration observée et une valeur d’au moins un indicateur de performance pour ladite au moins une configuration observée; la détermination (S902) d’un modèle paramétrique du ou des indicateurs de performance en fonction du domaine de connaissances ; la détermination (S903) d’au moins une configuration différente de ladite au moins une configuration observée et une estimation de la valeur du ou des indicateurs de performance associés à ladite configuration différente, sur base dudit modèle, dans le but de compléter le domaine de connaissances ; la sélection (S904) d’au moins une configuration parmi les configurations du domaine de connaissances complété et répondant à au moins une contrainte relative à l’au moins un indicateur de performance ; la génération d’un signal représentatif de ladite au moins une configuration sélectionnée. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle la sélection est effectuée par un algorithme de décision en fonction d’une pondération d’au moins un indicateur de performance, la méthode comportant en outre l’affichage de la ou des configurations sélectionnées par mise en œuvre dudit signal et la réception d’une commande d’identification d’une configuration unique parmi les configurations sélectionnées qui sera à appliquer au système distribué. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle la sélection est effectuée par un algorithme de décision qui sélectionne une configuration unique. Méthode selon l’une des revendications 2 ou 3, comprenant en outre la réservation d’unités de calcul selon la configuration unique. Méthode selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre l’estimation de la variabilité dudit au moins indicateur de performance pour une configuration différente. Méthode selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle ledit au moins un indicateur de performance d’une configuration comprend un ou plusieurs parmi : le temps d’entraînement requis du système pour la configuration considérée ; la précision relative de calcul ; la puissance consommée par le système pour la configuration considérée. Méthode selon la revendication 6, dans laquelle les modèles paramétriques appliqués d’une part à l’inverse du temps d’entrainement et d’autre part à la précision de calcul sont des fonctions affines d’un nombre d’unités de calcul du système distribué mis en œuvre dans la configuration considérée, et la détermination du modèle paramétrique comporte la détermination des paramètres de la fonction affine associée à chaque indicateur de performance. Méthode selon la revendication 6, dans laquelle la puissance consommée est une fonction affine du carré du nombre d’unités de calcul du système distribué à utiliser dans la configuration envisagée. Méthode selon l’une des revendications précédentes, dans laquelle l’algorithme de décision classe les configurations filtrées en fonction d’un score fonction du ou des indicateurs de performance et de coefficients de pondération de ces derniers. Méthode selon l’une des revendications précédentes comportant en outre l’obtention d’au moins une contrainte sur une caractéristique intrinsèque de configuration matérielle, ladite contrainte étant prise en compte dans le cadre du filtrage des configurations. Méthode selon d’une des revendications précédentes, dans laquelle algorithme à apprentissage profond met en œuvre un réseau de neurones convolutif. Méthode selon l’une des revendications précédentes, la méthode étant appliquée dans le cadre de la segmentation d’images. Dispositif (200) comprenant un processeur (201) et une mémoire (203), ladite mémoire comportant des instructions qui, quand elles sont exécutées par le processeur, conduisent le dispositif à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon l’une des revendications 1 à 12. Produit programme d’ordinateur (213) comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un dispositif (200) comprenant un processeur (201), conduit le dispositif à mettre en œuvre les étapes de la méthode selon l’une des revendications 1 à 12.