Procédé d’évaluation d’incertitudes de prédiction d’un réseau de neurones (RN), le réseau de neurones (RN) à évaluer ayant été entraîné sur des données en provenance d’un capteur, dit capteur utile (50), les incertitudes étant dues à des imperfections du capteur utile (50) et à des imperfections dans l’entraînement du réseau de neurones (RN), le réseau de neurones (RN) étant propre à déterminer un ensemble de données caractéristiques pour une scène (S) à caractériser en fonction d’un ensemble de données obtenu pour la scène (S) à un instant donné par le capteur utile (50), chaque ensemble de données caractéristiques comprenant un découpage de la scène (S) en zones (Z) avec au moins une caractéristique attribuée à chaque zone (Z) de la scène (S) à l’instant donné, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : l’obtention d’au moins une base de données d’évaluation (BD E ), chaque base de données d’évaluation (BD E ) étant spécifique à une scène de référence (S ref ) et associant : k ensembles de données de la scène de référence (S ref ), dites données d’évaluation (D EV ), obtenus par le capteur utile (50) à k différents instants d’acquisition, à un ensemble de données caractéristiques validées de la scène de référence (S ref ), dites données vraies (D V ), l’inférence du réseau de neurones (RN) en prenant successivement en entrée les k ensembles de données d’évaluation (D EV ) de chaque base de données d’évaluation (BD E ), de sorte à obtenir, pour chaque scène de référence (S ref ), k ensembles de données caractéristiques prédites (D P ), pour chaque zone (Z) de chaque scène de référence (S ref ), la détermination de la fréquence d’occurrence de chaque caractéristique associée à la zone (Z), la détermination étant effectuée sur la base des k ensembles de données caractéristiques prédites (D P ) obtenus pour la scène de référence (S ref ) considérée, et l’évaluation d’incertitudes de prédiction du réseau de neurones (RN) par comparaison des ensembles de données caractéristiques prédites (D P ) à l’ensemble de données vraies (D V ) correspondant en fonction des fréquences d’occurrence déterminées. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de détermination de la fréquence d’occurrence comprend, pour chaque zone (Z) de la scène de référence (S ref ) considérée : la détermination d’un histogramme des caractéristiques obtenues pour la zone (Z) pour les k différents instants d’acquisition correspondants, et la division des valeurs de l’histogramme par le nombre d’instants d’acquisition différents pour obtenir la fréquence d’occurrence de chaque caractéristique pour la zone (Z) considérée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape d’évaluation comprend la détermination, pour chaque scène de référence (S ref ), d’un modèle d’incertitudes pour le réseau de neurones (RN) en fonction des fréquences d’occurrence déterminées pour les ensembles de données caractéristiques prédites (D P ) de la scène de référence (S ref ) considérée, chaque modèle d’incertitudes est propre à être utilisé ultérieurement pour compenser des incertitudes dans les prédictions effectuées par le réseau de neurones (RN). Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’étape d’évaluation comprend l’affichage d’une représentation graphique du ou d’au moins un modèle d’incertitudes sur un afficheur. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel l’étape d’évaluation comprend l’agrégation des modèles d’incertitudes obtenus pour les différentes scènes de référence (S ref ) des bases de données d’évaluation (D EV ) pour obtenir un modèle d’incertitudes final. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel le procédé comprend, après l’étape d’évaluation, une étape d’exploitation du réseau de neurones (RN), l’étape d’exploitation comprenant : l’inférence du réseau de neurones (RN) en prenant en entrée un ensemble de données d’une scène (S) à caractériser obtenu par le capteur utile (50), de sorte à obtenir en sortie un ensemble de données caractéristiques prédites (D P ) pour la scène (S) à caractériser, et le traitement de l’ensemble de données caractéristiques prédites (D P ) par application du modèle d’incertitudes à l’ensemble de données caractéristiques prédites (D P ), de sorte à obtenir un ensemble de données caractéristiques prédites améliorées (D PA ). Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’étape d’exploitation comprend la fusion de l’ensemble de données caractéristiques prédites améliorées (D PA ) avec des données complémentaires, les données complémentaires étant des données caractéristiques de la même scène (S) à caractériser obtenues par un capteur différent du capteur utile (50). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les caractéristiques de chaque zone (Z) sont choisies dans le groupe constitué de : une caractéristique relative à la présence ou non d’un ou plusieurs éléments sur la zone (Z), une caractéristique relative au déplacement d’un ou plusieurs éléments sur la zone (Z), une caractéristique relative au déplacement d’un élément à une vitesse donnée sur la zone (Z) et une caractéristique relative à la présence ou non d’un élément spécifique sur la zone (Z). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le capteur utile (50) est un capteur à entrées multiples et à sorties multiples, tel qu’un radar ou un sonar. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel lors de l’obtention d’un ensemble de données pour la scène (S) à un instant donné par le capteur utile (50) : le capteur utile (50) est disposé sur un véhicule, et la scène (S) correspond à l’environnement situé dans le champ de vision du capteur utile (50), ou le capteur utile (50) est disposé dans une installation, et la scène (S) correspond à l’environnement situé dans le champ de vision du capteur utile (50). Produit programme d’ordinateur sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données.