Procédé d’entraînement mis en œuvre par un ordinateur pour entraîner un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie au moins une valeur d’une propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit réseau de neurones (RN) artificiels comportant une couche de sortie (CS) comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un nœud (NS) configuré pour délivrer un score de prédiction pour ladite valeur de propriété ; ledit procédé comprenant un entraînement primaire consistant à entraîner ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins une valeur cible de propriété à partir d’un premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés, ledit procédé comportant en outre un entraînement secondaire comportant les étapes suivantes : - obtention (S311), pour au moins une première valeur cible (VC) d’une propriété cible (PC), d’un ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) ; - identification (S350) d’une valeur estimée (VE) de la propriété cible (PC) associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire (EDES1), en utilisant le réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par ledit entrainement primaire ; - pour chaque valeur estimée (VE) différente de ladite première valeur cible (VC), obtention (S360) d’un nombre de confusions (NC VE ) correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée (VE) a été estimée ; - augmentation (S370) des taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (NS) associés à des valeurs d’intérêt (VI) correspondant à des valeurs estimées (VE) ayant les nombres de confusions (NC VE ) les plus importants. Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel ledit réseau de neurones (RN) artificiels est configuré pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique étant décrit par un comportement numérique associé à au moins une dite propriété et par un environnement numérique associé à au moins une dite propriété ; - ledit entraînement primaire consistant à entraîner ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins un usage numérique cible (UNC1) parmi ledit ensemble d’usages numériques, les données dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étant extraites d’une première pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée audit premier usage numérique cible (UNC1), lesdites données d’entraînement primaire (EDEP1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant au moins un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible (UNC1), - les données dudit ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) obtenu pour ladite au moins une première valeur cible (VC) étant extraites d’une deuxième pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée à un usage numérique dont ladite propriété cible (PC) est décrite par ladite première valeur cible (VC). Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, lors dudit entraînement primaire, lesdits taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones ont la même valeur. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel ladite augmentation d’un dit taux d’apprentissage (LR) consiste à multiplier ce taux d’apprentissage (LR) par une constante. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendication 1 à 4, dans lequel ledit entraînement primaire comporte les étapes suivantes : - obtention (S311) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) ; - application (S330) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, et - modification (S340) d’au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel les propriétés définissant l’usage numérique comprennent au moins une propriété parmi les propriétés suivantes : - une catégorie d’application utilisée, - une application utilisée, - une opération mise en œuvre au niveau de l’application, - un état d’interaction de l’utilisateur, - un dispositif utilisé, - un système d’exploitation utilisé, - un navigateur utilisé, et - au moins une caractéristique liée d’un réseau de communication. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, dans lequel lesdits premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) et secondaire (EDES1) comprennent, pour chaque paquet de la première et de la deuxième pluralité de paquets réseau, au moins une donnée d’entraînement parmi les données d’entraînement suivantes : - la taille du paquet, - une durée entre la réception ou l’envoi du paquet et la réception ou l’envoi d’un paquet précédent d’une même session ou d’un même protocole que ledit paquet, - un port source du paquet, - un port destination du paquet, - une direction du paquet, et - un protocole d’une couche de plus haut niveau dans le paquet. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit entraînement primaire est réitéré pour un au moins un deuxième ensemble de données d’entraînement primaire associé à un deuxième ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un deuxième usage numérique. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel ledit entraînement secondaire est réitéré pour un au moins une deuxième valeur cible d’une propriété cible. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l’entraînement primaire utilise un apprentissage multitâche. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 10, dans lequel l’obtention (S310) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) et l’obtention dudit premier ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) comprennent chacun les étapes suivantes : - obtention d’un sous ensemble de paquets réseau et, pour chaque paquet réseau dudit sous ensemble : - obtention (S316) d’un ensemble de données du paquet réseau (DPR), et - traitement (S318) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR), de sorte à obtenir le premier ensemble de données d’entraînement (EDE1), l’étape (S318) de traitement comprenant : - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) prenant la forme d’une variable catégorielle, conversion de la valeur en un vecteur de valeurs binaires, et - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) ayant une valeur numérique définie dans un intervalle différent de l’intervalle compris entre 0 et 1, normalisation de la valeur de sorte qu’elle soit définie dans l’intervalle compris entre 0 et 1. Procédé d’entraînement selon la revendication 11, dans lequel le sous ensemble de paquets réseau comprend un maximum de cent paquets réseau. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 12, comprenant en outre une étape (S314) de filtrage d’au moins un paquet réseau qui n’est pas associé à une opération mise en œuvre par un utilisateur au niveau d’une application. Système d’entraînement d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie au moins une valeur de propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, le réseau de neurones (RN) artificiels comportant une couche de sortie (CS) comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un nœud (NS) configuré pour délivrer un score de prédiction pour ladite valeur propriété ledit système comprenant : - un module (110) d’obtention configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés; - un module d’application (120) configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, pour entraîner , au cours d’un entraînement primaire, ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins une dite valeur cible de propriété, - un module de modification (130) configuré pour modifier au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus ledit système étant caractérisé en ce que : - ledit module d’obtention (110) est configuré pour obtenir, pour au moins une première valeur cible (VC) d’une propriété cible (PC), un ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) ; - ledit module d’application (120) est configuré pour appliquer, au cours d’un entraînement secondaire, au moins une donnée de l’ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) pour identifier une valeur estimée (VE) de ladite propriété cible (PC) associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire (EDES1), en utilisant le réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par ledit entrainement primaire ; - ledit module de modification (130) étant configuré pour obtenir, pour chaque valeur estimée (VE) différente de ladite première valeur cible (VC), un nombre de confusions (NC VE ) correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée (VE) a été estimée et pour augmenter des taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (NS) associés à des valeurs d’intérêt (VI) correspondant à des valeurs estimées (VE) ayant les nombres de confusions (NC VE ) les plus importants. Système d’entraînement (100) selon la revendication 14 dans lequel lesdites propriétés sont des propriétés utilisées pour décrire des usages numériques, ledit réseau de neurones artificiels (RN) étant configuré pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique chaque usage numérique étant décrit par un comportement numérique associé à au moins une dite propriété et par un environnement numérique associé à au moins une dite propriété, - ledit système étant caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en œuvre le procédé d’entraînement selon la revendication 2. Programme d’ordinateur (P1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur (P1) comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Dispositif comprenant un réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par le procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Dispositif selon la revendication 18, caractérisé en ce que ce dispositif est une passerelle réseau.. Procédé d’utilisation du réseau de neurones (RN) artificiels selon la revendication 18, pour identifier au moins une valeur d’une propriété parmi un ensemble de valeurs de propriétés, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention (S612) d’un ensemble de données d’utilisation (EDU), - application (S620) de l’ensemble de données d’utilisation (EDU) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels ladite valeur de propriété identifiée étant celle ayant le score de prédiction associé le plus grand parmi les scores de prédiction des autres valeurs de la même propriété. Procédé d’utilisation selon la revendication 20, pour identifier un usage numérique, lesdites données d’utilisation étant obtenues à partir d’une pluralité de paquets réseau.