L’invention peut être mise en œuvre selon des modes de réalisation alternatifs ou combinés, où : Ledit au moins un paquet de données reçu comprend de plus des informations relatives au rapport signal à bruit plus interférence ‘SNIR’ de chaque nœud du chemin suivi, et des informations relatives au nombre de répétitions ‘ETX’ pour transmettre ledit au moins un paquet pour chaque nœud du chemin. L’étape de calculer une nouvelle configuration comprend des étapes consistant à : - déterminer pour ledit au moins un nœud, si l’énergie résiduelle est inférieure à une valeur seuil ‘Tenergy’ et si l’énergie consommée par le nœud est supérieure à l’énergie produite ; et - si oui, appliquer des actions consistant à diminuer la puissance d’émission et augmenter le coût de routage du nœud concerné ; ou - si non, appliquer des actions consistant soit à augmenter la puissance d’émission du nœud concerné, soit à maintenir la puissance courante. Le procédé comprend de plus pendant la durée de chaque époque, des étapes consistant à : - évaluer la santé du réseau maillé, la santé du réseau étant évaluée par rapport à une estimation de la qualité de transmission de données entre les nœuds du réseau maillé, et par rapport au nombre de nœuds qui sont considérés comme critiques en termes d’énergie, c’est à dire les nœuds pour lesquels l’énergie résiduelle est inférieure à une valeur seuil ; - ajouter dans la base de données d’observation une valeur représentative de cette évaluation de la santé du réseau ; - calculer une évolution de la santé du réseau maillé suite à des actions appliquées aux nœuds quant à la puissance d’émission et le coût de routage ; et - ajouter dans la base de données d’observation une valeur représentative de cette évolution de la santé du réseau. L’étape de calculer une évolution de la santé du réseau maillé, met en œuvre des algorithmes d’apprentissage par renforcement profond, inspirés de l’apprentissage par renforcement combiné à des réseaux de neurones profonds pour générer une prédiction de l’évolution de la santé du réseau maillé. L’étape de prédiction de l’évolution de la santé du réseau maillé consiste à opérer de manière itérative un réseau de neurones avec des données labellisées correspondant aux valeurs de paramètres enregistrés dans la base de données d’observation pour chaque nœud pendant une époque, et aux actions qui sont appliquées sur chaque nœud au terme de cette époque, afin de déterminer l’évolution de la santé optimale. Le procédé comprend de plus des étapes consistant à : - générer une nouvelle configuration pour le réseau maillé correspondant à l’évolution de santé optimale, et lui associer un nouveau numéro de version du réseau maillé ; et - transmettre la nouvelle configuration et le nouveau numéro de version à ladite au moins une passerelle du réseau maillé, pour la diffuser à chaque nœud du réseau. L’étape de diffuser la nouvelle configuration calculée, à chaque nœud du réseau via ladite au moins une passerelle, consiste : - pour un nœud, à transmettre vers un nœud récepteur un message qui contient, en plus des informations relatives au rang des nœuds, le numéro de version du réseau ; - pour un nœud récepteur, à comparer le numéro de version reçu avec le numéro de version courante, et mettre à jour les éléments relatifs à la différence entre la nouvelle version reçue et la version courante.