Procédé d’apprentissage de valeurs de poids synaptique d’au moins une couche (CT1, CT2, CT3) d’un réseau de neurones artificiels (RN) configuré pour traiter, notamment pour classifier, des données, le réseau de neurones artificiels (RN) étant configuré pour être mis en œuvre par un calculateur électronique (20) connecté à un capteur (15), pour le traitement d’au moins un objet issu du capteur (15), chaque neurone artificiel (22) d’une couche (CT1, CT2, CT3) respective étant apte à effectuer une somme pondérée de valeur(s) d’entrée, puis à appliquer une fonction d’activation à la somme pondérée pour délivrer une valeur de sortie, chaque valeur d’entrée étant reçue de la part d’un élément respectif connecté en entrée dudit neurone (22) et multipliée par un poids synaptique associé à la connexion entre ledit neurone (22) et l’élément respectif, l’élément respectif étant une variable d’entrée du réseau de neurones (RN) ou un neurone d’une couche précédente du réseau de neurones (RN), le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant l’étape suivante : - apprentissage (210) des valeurs de poids du réseau de neurones (RN) à partir de données d’apprentissage, chaque valeur de poids issue dudit apprentissage étant une valeur quantifiée de poids appartenant à un ensemble (EQA ; EQS) de valeurs quantifiées ; caractérisé en ce que l’ensemble de valeurs quantifiées est constitué de valeurs encodées avec un nombre prédéfini B de bits, et avec un pas de quantification P entre deux valeurs quantifiées successives vérifiant : où représente la fonction partie entière ; les valeurs quantifiées étant en outre comprises dans un intervalle prédéfini, dit de quantification, l’intervalle de quantification étant choisi parmi l’intervalle [-1-P ; 1] et l’intervalle [-1 ; 1]. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’ensemble (EQA ; EQS) de valeurs quantifiées inclut la valeur nulle. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’ensemble (EQA) de valeurs quantifiées vérifie l’équation suivante : l’intervalle de quantification étant alors égal à l’intervalle [-1-P ; 1]. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’ensemble (EQS) de valeurs quantifiées vérifie l’équation suivante : l’intervalle de quantification étant alors égal à l’intervalle [-1 ; 1]. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre l’étape suivante : - apprentissage initial (200) des valeurs de poids du réseau de neurones (RN) à partir des données d’apprentissage, chaque valeur de poids apprise étant en outre convertie, via une fonction de transposition, en une valeur bornée de poids appartenant à un intervalle prédéfini, dit de bornage ; l’étape d’apprentissage (210) étant effectuée après l’étape d’apprentissage initial (200) et à partir des valeurs bornées de poids obtenues lors de d’apprentissage initial ; l’étape d’apprentissage initial (200) formant un premier apprentissage du réseau de neurones, et l’étape d’apprentissage (210) formant un deuxième apprentissage du réseau de neurones, postérieur au premier apprentissage ; l’intervalle de bornage étant de préférence égal à l’intervalle de quantification. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la fonction de transposition vérifie l’équation suivante : où F C A représente une première fonction de transposition, dite fonction de transposition asymétrique ; W i,j représente une valeur de poids parmi une matrice W de valeurs de poids ; P représente le pas de quantification ; tanh représente la fonction tangente hyperbolique ; |.| représente la fonction valeur absolue ; max représente la fonction maximum ; l’intervalle de quantification étant alors égal à l’intervalle [-1-P ; 1]. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la fonction de transposition vérifie l’équation suivante : où F C S représente une deuxième fonction de transposition, dite fonction de transposition symétrique ; W i,j représente une valeur de poids parmi une matrice W de valeurs de poids ; tanh représente la fonction tangente hyperbolique ; |.| représente la fonction valeur absolue ; max représente la fonction maximum ; l’intervalle de quantification étant alors égal à l’intervalle [-1 ; 1]. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lors de l’étape d’apprentissage, chaque valeur de poids apprise est convertie, via une fonction de quantification, en la valeur quantifiée de poids respective appartenant à l’intervalle de quantification ; la fonction de quantification vérifiant de préférence l’équation suivante : où F Q représente la fonction de quantification ; W représente une valeur de poids respective ; P représente le pas de quantification ; et round une opération arrondi. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le nombre prédéfini B de bits est inférieur ou égal à 8 ; le nombre prédéfini B de bits étant de préférence compris entre 3 et 5. Procédé de traitement de données, notamment de classification de données, le procédé étant mis en œuvre par un calculateur électronique (20) implémentant un réseau de neurones artificiels (RN), le procédé comprenant : - une phase (100) d’apprentissage du réseau de neurones artificiels (RN), et - une phase (150) d’inférence du réseau de neurones artificiels (RN), lors de laquelle des données, reçues en entrée du calculateur électronique (20), sont traitées, notamment classées, via le réseau de neurones artificiels (RN), préalablement entraîné lors de la phase d’apprentissage (100), caractérisé en ce que la phase d’apprentissage (100) est effectuée en mettant en œuvre un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Calculateur électronique (20) de traitement de données, notamment de classification de données, via la mise en œuvre d’un réseau (RN) de neurones artificiels (22), le calculateur électronique (20) étant destiné à être connecté à un capteur (15), pour le traitement d’au moins un objet issu du capteur (15), chaque neurone artificiel (22) d’une couche respective (CT1, CT2, CT3) du réseau de neurones (RN) étant apte à effectuer une somme pondérée de valeur(s) d’entrée, puis à appliquer une fonction d’activation à la somme pondérée pour délivrer une valeur de sortie, chaque valeur d’entrée étant reçue de la part d’un élément respectif connecté en entrée dudit neurone (22) et multipliée par un poids synaptique associé à la connexion entre ledit neurone (22) et l’élément respectif, l’élément respectif étant une variable d’entrée du réseau de neurones (RN) ou un neurone d’une couche précédente du réseau de neurones, le calculateur (20) comprenant : - un module d’inférence (30) configuré pour inférer le réseau de neurones artificiels (RN) préalablement entraîné, pour le traitement, notamment la classification, de données reçues en entrée du calculateur électronique (20), caractérisé en ce que le réseau de neurones artificiels (RN) préalablement entraîné est issu d’un programme d’ordinateur selon la revendication 12. Calculateur (20) selon la revendication 12, dans lequel le module d’inférence (30) est configuré pour effectuer la somme pondérée de valeur(s) d’entrée, puis à appliquer une fonction d’activation à la somme pondérée via des opérateurs entiers et/ou en virgule fixe et des registres entiers et/ou en virgule fixe ; les registres étant de préférence des registres d’au plus 8 bits ; les valeurs quantifiées de poids apprises étant de préférence, pour l’inférence du réseau de neurones, multipliées par un multiple entier égal à , avec B représentant le nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage des valeurs quantifiées de poids et représentant la fonction partie entière ; la fonction d’activation étant de préférence appliquée selon l’équation suivante : où A représente une fonction d’activation globale pour la fusion d’une couche de convolution et d’une couche de normalisation de batch subséquente ; Q sont les poids appartenant à l’intervalle ], I 1 est un nombre entier égal à 2 Bc -1, avec Bc représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage de la couche de normalisation de batch précédente; I 2 est un nombre entier égal à 2 Bn -1, avec Bn représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage de la couche de normalisation de batch courante ; I w est un nombre entier égal à 2 B w -1, avec Bw représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage des poids de la couche convolution ; n est un nombre entier, correspondant à la sortie de l’opération arrondi de la couche précédente ; β et Y sont des paramètres de la couche de normalisation de batch courante ; α 1 , α 2 sont des paramètres de la fonction d’activation clip définie ci-après, α 1 étant associé à la fonction d’activation de la couche de normalisation de batch précédente et α 2 à celle de la couche de normalisation de batch courante ; représente la fonction partie entière ; round représente une opération arrondi ; clip représente une fonction d’activation vérifiant l’équation suivante : Système électronique (10) de traitement d’objet(s), comprenant un capteur (15) et un calculateur électronique (20) connecté au capteur (15), le calculateur (20) étant configuré pour traiter au moins un objet issu du capteur (15), caractérisé en ce que le calculateur est selon la revendication 12 ou 13.