Procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’apprentissage automatique d’un modèle de prédiction (402) configuré pour déterminer, pour une séquence d’images donnée associée à une séquence de masquage spatial desdites images, une séquence de masquage temporel constituée, pour chaque image, d’une décision d’application de tout ou partie du masquage spatial à l’image, le modèle de prédiction (402) étant entraîné à partir de données d’apprentissage pour déterminer une séquence de masquage temporel qui optimise un critère de performances prédéterminé d’un algorithme de cartographie et localisation simultanées d’un dispositif mobile apte à acquérir ladite séquence d’images et à localiser le dispositif mobile dans son environnement. Procédé d’apprentissage automatique selon la revendication 1 dans lequel ledit modèle de prédiction (402) est au moins basé sur un réseau de neurones récurrent. Procédé d’apprentissage automatique selon la revendication 2 dans lequel ledit modèle de prédiction (401,402) est constitué d’un premier modèle d’apprentissage destiné à générer une représentation spatiale à partir desdites images et d’au moins un réseau de neurones récurrent destiné à déterminer la décision d’application de tout ou partie du masquage spatial à une image à partir de ladite représentation spatiale. Procédé d’apprentissage automatique selon la revendication 3 dans lequel le réseau de neurones récurrent est configuré pour fournir une probabilité d’amélioration des performances de l’algorithme de cartographie et localisation simultanées en fonction de l’application de tout ou partie du masquage spatial et le procédé comprend en outre une étape de seuillage (403) de la dite probabilité pour générer une décision binaire d’application de tout ou partie du masquage spatial à chaque image. Procédé d’apprentissage automatique selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel une séquence de masquage spatial est une séquence de masquage sémantique configurée pour masquer une ou plusieurs classe(s) d’objets dans la séquence d’images. Procédé selon la revendication 5 dans lequel une séquence de masquage temporel est constituée de décisions binaires de masquage pour chaque classe d’objets dans l’ensemble de la séquence d’images. Procédé selon la revendication 5 dans lequel une séquence de masquage temporel est constituée de décisions binaires de masquage pour chaque image et chaque classe d’objets dans l’image. Modèle de prédiction mis en œuvre par ordinateur, obtenu selon le procédé d’apprentissage automatique selon l’une quelconque des revendications précédentes. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’annotation automatique de données d’apprentissage pour entraîner le modèle de prédiction (402) selon la revendication 8, le procédé comprenant les étapes de : Recevoir un ensemble de données d’apprentissage comprenant une séquence d’images et une séquence de masquage spatial associée à la séquence d’images, Sélectionner (501) un sous-ensemble de séquences de masquage temporel parmi toutes les séquences possibles, une séquence de masquage temporel étant constituée, pour chaque image à masquer, d’une décision binaire d’application de tout ou partie du masquage spatial à l’image, Déterminer (502), pour chaque séquence de masquage temporel du sous-ensemble, une métrique d’évaluation de performance d’un algorithme de cartographie et localisation simultanées utilisant ladite séquence de masquage temporel pour masquer la séquence d’images au moyen de la séquence de masquage spatial, Agréger (503) au moins une partie des séquences de masquage temporel du sous-ensemble à l’aide d’une combinaison pondérée par leurs métriques d’évaluation de performance, afin de produire une unique séquence de masquage temporel constituant une séquence d’annotations dudit ensemble de données d’apprentissage. Procédé d’annotation automatique de données d’apprentissage selon la revendication 9 dans lequel l’étape de sélectionner (501) un sous-ensemble de séquences de masquage temporel consiste à sélectionner aléatoirement et uniformément un nombre restreint prédéterminé de séquences binaires comprenant des blocs d’au moins k 0 valeurs à « 0 » consécutives et k 1 valeurs à « 1 » consécutives, avec k 0 et k 1 deux nombres entiers strictement positifs. Procédé d’annotation automatique de données d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 9 ou 10 dans lequel la métrique d’évaluation de performances (502) est prise parmi une première métrique d’évaluation de la précision de la trajectoire estimée par l’algorithme de cartographie et localisation, une seconde métrique d’évaluation d’un pourcentage d’images dans la séquence d’images pour lequel une trajectoire a été calculée par l’algorithme de cartographie et localisation, ou une combinaison de la première métrique et de la seconde métrique. Procédé d’annotation automatique de données d’apprentissage selon la revendication 11 dans lequel la combinaison de la première métrique et de la seconde métrique est donnée par la formule ρ*e -λ*α , où α désigne la première métrique, ρ désigne la seconde métrique et λ est un paramètre prédéterminé. Procédé d’annotation automatique de données d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 9 à 12 dans lequel l’étape (503) d’agréger au moins une partie des séquences de masquage temporel consiste au moins à : calculer une combinaison des séquences de masquage temporel ou des différences par paires de séquences de masquage temporel, pondérées par leurs métriques d’évaluation de performance, normaliser la combinaison entre 0 et 1, appliquer au moins un seuil prédéterminé à la combinaison normalisée pour produire la séquence d’annotations. Procédé d’annotation automatique de données d’apprentissage selon la revendication 13 comprenant en outre les étapes de : Appliquer plusieurs seuils prédéterminés à la combinaison normalisée pour produire plusieurs séquences d’annotations candidates, Évaluer les performances de l’algorithme de cartographie et localisation simultanées pour chaque séquence d’annotations candidates et retenir la séquence d’annotations qui produit la métrique d’évaluation la plus optimale. Procédé d’apprentissage automatique d’un modèle de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel ledit modèle est entrainé au moyen des données d’apprentissage obtenues par le procédé d’annotation automatique selon l’une quelconque des revendications 9 à 14. Procédé de cartographie et localisation simultanées d’un dispositif mobile comprenant la mise en œuvre (301) du modèle de prédiction de la revendication 8 pour appliquer, pour chaque image d’une séquence d’images donnée acquise par le dispositif mobile et associée à une séquence de masquage spatial, une décision d’application de tout ou partie du masquage spatial à l’image au cours de l’exécution d’un algorithme de cartographie et localisation simultanées du dispositif mobile. Procédé de cartographie et localisation simultanées d’un dispositif mobile selon la revendication 16 comprenant les étapes de : acquérir une séquence temporelle d’images à l’aide du dispositif mobile et, pour chaque image reçue, Déterminer (101) un ensemble de points d’intérêts dans l’image, Exécuter (301) le modèle de prédiction pour l’image reçue et une pluralité d’images antérieures afin de déterminer une décision de masquage spatial pour tout ou partie de l’image reçue, Si la décision de masquage spatial est positive, générer (201) un masque spatial et masquer l’ensemble de points d’intérêts de l’image au moyen du masque spatial pour générer un ensemble de points d’intérêts filtrés, Appliquer (102) un algorithme d’estimation et suivi de pose de caméra audit ensemble de points d’intérêts filtrés pour déterminer une trajectoire du dispositif mobile dans son environnement. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 ou 9 à 17. Système de cartographie et localisation simultanées d’un dispositif mobile comprenant un dispositif mobile apte à acquérir des données de perception de son environnement pour produire une séquence d’images et une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre le procédé de cartographie et localisation simultanées selon l’une quelconque des revendications 16 à 17 à partir de ladite séquence d’images.