Système de commande comprenant : - un dispositif informatique (301) mettant en œuvre au moins un premier réseau neuronal artificiel (Net_1), le premier réseau neuronal artificiel (Net_1) ayant un premier état (State_i) après avoir été entraîné pour classer des échantillons de données d'entrée dans une pluralité de classes connues séparées par une ou plusieurs frontières de décision, le dispositif informatique (301) comprenant une mémoire tampon (312) stockant un ou plusieurs échantillons de données de base, chaque échantillon de données de base comprenant un échantillon de données d'entrée et une classe correspondante parmi la pluralité de classes connues ; - un ou plusieurs capteurs (320) configurés pour capturer des échantillons de données d'entrée ; et - un ou plusieurs actionneurs (322) ; dans lequel le dispositif informatique (301) est configuré pour : générer au moins un échantillon de pseudo-données ; entraîner le premier réseau neuronal artificiel pour qu'il apprenne une ou plusieurs nouvelles classes en plus de la pluralité de classes connues en utilisant l'au moins un échantillon de pseudo-données ; classer un nouvel échantillon de données d'entrée en utilisant le premier réseau neuronal artificiel ; et commander les un ou plusieurs actionneurs (320) en fonction de la classification du nouvel échantillon de données d'entrée, dans lequel le dispositif informatique (301) est configuré pour générer chacun des au moins un échantillon de pseudo-données par : a) l'échantillonnage itératif d'un des échantillons de données de base vers une des frontières de décision pour générer un ou plusieurs échantillons de données de base modifiés ; et b) sélectionnant un ou plusieurs des échantillons de données de base modifiés pour former l'échantillon de pseudo-données. Système de commande selon la revendication 1, dans lequel le dispositif informatique (301) met en outre en œuvre un deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2), le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2) ayant également été entraîné pour classer les échantillons de données d'entrée dans la pluralité de classes connues séparées par une ou plusieurs frontières de décision ou ayant été programmé pour mémoriser le premier état (State_i) du premier réseau neuronal artificiel. Système de commande selon la revendication 2, dans lequel le dispositif informatique est en outre configuré pour, avant de générer l'au moins un échantillon de pseudo-données, transférer au moins partiellement un savoir détenu par le premier réseau neuronal artificiel (Net_1) au deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2), dans lequel l'au moins un échantillon de pseudo-données est généré en utilisant le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2), et dans lequel l'apprentissage du premier réseau neuronal artificiel (Net_1) est effectué au moins partiellement en parallèle avec la génération d'un ou de plusieurs échantillons de pseudo-données par le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2). Système de commande selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les un ou plusieurs capteurs (320) comprennent un capteur d'image, les échantillons de données d'entrée étant une ou plusieurs images capturées par le capteur d'image, et le dispositif informatique étant configuré pour effectuer ladite classification du nouvel échantillon de données d'entrée par un traitement d'image du nouvel échantillon de données d'entrée en utilisant le premier réseau neuronal artificiel (Net_1). Système de commande selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le dispositif informatique (301) est configuré pour répéter les opérations a) et b) pour chaque classe (c) précédemment apprise par le premier réseau neuronal artificiel sauf la classe de l'échantillon de données de base. Système de commande selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le dispositif informatique (301) est configuré pour générer chacun des un ou plusieurs échantillons de données de base modifiés ( ) de l'itération i+1 sur la base de l'équation suivante : , où est l'échantillon de données de base de l'itération i vers une classe cible c, est une fonction de pertes est de , est le gradient de la fonction de pertes , ε est une perturbation, et est un taux de modification d'une itération à la suivante, dans lequel la fonction de pertes de est par exemple déterminée sur la base de l'équation suivante : , où est la sortie de classification de l'échantillon de données de base, et est la sortie de classification de l'échantillon de la classe cible c. Système de commande selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le dispositif informatique (301) est en outre configuré pour : - détecter, en utilisant un détecteur de nouveauté, si un ou plusieurs nouveaux échantillons de données d'entrée (NEW TASK) correspondent à une classe qui n'est pas déjà connue du premier réseau neuronal artificiel (Net_1). Système de commande selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le dispositif informatique est configuré pour effectuer l'échantillonnage itératif sur une pluralité d'itérations jusqu'à une itération I à laquelle une condition d'arrêt est remplie, la condition d'arrêt étant une des suivantes, ou une combinaison de celles-ci : 1) l'itération I correspond à un nombre maximal N d'itérations, où N est par exemple compris entre 4 et 30 ; 2) une frontière de classe entre la classe de base de l'échantillon de données de base et la classe cible a été atteinte et/ou traversée par l'échantillon de données de base modifié de l'itération I ; 3) la valeur d'activation à la sortie du premier réseau neuronal artificiel (Net_1) résultant de l'échantillon de données de base modifié de l'itération i a dépassé un seuil. Procédé de commande de un ou plusieurs actionneurs (322), le procédé comprenant : - la mise en œuvre d'au moins un premier réseau neuronal artificiel (Net_1) en utilisant un dispositif informatique (301), le premier réseau neuronal artificiel (Net_1) ayant un premier état (State_i) après avoir été entrainé pour classer des échantillons de données d'entrée en une pluralité de classes connues séparées par une ou plusieurs frontières de décision, le dispositif informatique (301) comprenant un tampon mémoire (312) stockant un ou plusieurs échantillons de données de base, chaque échantillon de données de base comprenant un échantillon de données d'entrée et une classe correspondante parmi la pluralité de classes connues ; - la génération d'au moins un échantillon de pseudo-données ; - l'apprentissage du premier réseau neuronal artificiel (Net_1) pour qu'il apprenne une ou plusieurs classes connues en plus de la pluralité de classes connues en utilisant l'au moins un échantillon de pseudo-données ; - la capture, en utilisant un ou plusieurs capteurs (320), d'un nouvel échantillon de données d'entrée ; - la classification du nouvel échantillon de données d'entrée en utilisant le premier réseau neuronal artificiel ; et - la commande des un ou plusieurs actionneurs (322) en fonction de la classification du nouvel échantillon de données d'entrée, dans lequel la génération de chacun de l'au moins un échantillon de pseudo-données comprend : a) l'échantillonnage itératif d'un des échantillons de données de base vers une des frontières de décision pour générer un ou plusieurs échantillons de données de base modifiés ; et b) la sélection d'un ou de plusieurs des échantillons de données de base modifiés pour former l'échantillon de pseudo-données. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre la mise en œuvre d'un deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2) en utilisant le dispositif informatique (301), le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2) ayant également été entraîné pour classer les échantillons de données d'entrée dans la pluralité de classes connues séparées par une ou plusieurs frontières de décision, ou ayant été programmé pour mémoriser le premier état (State_i) du premier réseau neuronal artificiel. Procédé selon la revendication 10, comprenant en outre, avant la génération de l'au moins un échantillon de pseudo-données, le transfert au moins partiel d'un savoir détenu par le premier réseau neuronal artificiel (Net_1) au deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2), dans lequel l'au moins un échantillon de pseudo-données est généré en utilisant le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2), et dans lequel l'apprentissage du premier réseau neuronal artificiel (Net_1) est effectué au moins partiellement en parallèle avec la génération d'un ou de plusieurs échantillons de pseudo-données par le deuxième réseau neuronal artificiel (Net_2). Procédé selon la revendication 10 ou 11, dans lequel les un ou plusieurs capteurs (320) comprennent un capteur d'image, les échantillons de données d'entrée étant une ou plusieurs images capturées par le capteur d'image, et la classification du nouvel échantillon de données d'entrée comprend un traitement d'image du nouvel échantillon de données d'entrée en utilisant le premier réseau neuronal artificiel (Net_1). Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, dans lequel la génération de chacun des un ou plusieurs échantillons de données de base modifiés ( ) de l'itération i+1 est effectuée sur la base de l'équation suivante : , où est l'échantillon de données de base de l'itération i vers une classe cible c, est une fonction de pertes est de , est le gradient de la fonction de pertes , ε est une perturbation, et est un taux de modification d'une itération à la suivante, dans lequel la fonction de pertes de est par exemple déterminée sur la base de l'équation suivante : , où est la sortie de classification de l'échantillon de données de base, et est la sortie de classification de l'échantillon de la classe cible c. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, comprenant en outre : - la détection, en utilisant un détecteur de nouveauté, de si un ou plusieurs nouveaux échantillons de données d'entrée (NEW TASK) correspondent à une classe qui n'est pas déjà connue du premier réseau neuronal artificiel (Net_1). Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 14, dans lequel l'échantillonnage itératif est effectué sur une pluralité d'itérations jusqu'à une itération I à laquelle une condition d'arrêt est remplie, la condition d'arrêt étant une des suivantes, ou une combinaison de celles-ci : 1) l'itération I correspond à un nombre maximal N d'itérations, où N est par exemple compris entre 4 et 30 ; 2) une frontière de classe entre la classe de base de l'échantillon de données de base et la classe cible a été atteinte et/ou traversée par l'échantillon de données de base modifié de l'itération I ; 3) la valeur d'activation à la sortie du premier ou du deuxième réseau neuronal artificiel (Net_1, Net_2) résultant de l'échantillon de données de base modifié de l'itération i a dépassé un seuil. Procédé selon la revendication 15, dans lequel la condition d'arrêt est que l'itération I correspond à un nombre maximal d'itérations, le procédé comprenant en outre une phase d'étalonnage avant l'échantillonnage itératif, la phase d'étalonnage déterminant une valeur de N basée sur un nombre d'itérations (N') pris pour atteindre une frontière de classe.