Procédé d’entraînement d’un agent autonome mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement pour améliorer la performance d’un logiciel anti-logiciel malveillant, le procédé étant mis en œuvre par l’agent autonome et comprenant : - la sélection (E100) d’une action (a(t)) visant à modifier le contenu d’un logiciel malveillant ; - la transmission (E110) de l’action sélectionnée à un environnement mettant en œuvre ledit logiciel anti-logiciel malveillant ; - la réception (E120), en provenance de l’environnement, d’une récompense (r(t+1)) représentative d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée (a(t)) soit considéré comme étant bénin par le logiciel anti-logiciel malveillant, et/ou d’un score de détectabilité (p(t+1)) représentatif d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée (a(t)) soit considéré comme étant malveillant par le logiciel anti-logiciel malveillant ; - l’obtention (E120, E150) d’un état (s(t+1)) représentatif du logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée (a(t)) ; la sélection, la réception d’une récompense et/ou d’un score de détectabilité et l’obtention d’un état étant itérées tant qu’un critère d’arrêt n’est pas atteint ; et, - la détermination (E130), par l’algorithme d’apprentissage par renforcement et en fonction des récompenses obtenues, d’une fonction qui, à chaque état, associe au moins une action à exécuter, de sorte à maximiser une somme des récompenses obtenues. Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel l’obtention d’un état (s(t+1)) comprend soit la réception, en provenance de l’environnement, de l’état (s(t+1)) ; soit l’obtention du logiciel malveillant sur lequel une action (a(t)) peut être appliquée, et la détermination de l’état (s(t+1)) en fonction de l’action sélectionnée (a(t)) et du logiciel malveillant obtenu. Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’algorithme d‘apprentissage par renforcement est un algorithme de « Q-learning », et la détermination de la fonction comprend une détermination, pour chaque paire état-action (s, a), d’une valeur telle que avec un taux d’apprentissage, une précédente valeur de qualité, une récompense, un taux d’actualisation, un état suivant et une action pouvant être exécutée à partir de l’état , de sorte à déterminer une fonction-Q optimale. Procédé d’entraînement selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’action (a(t)) est sélectionnée parmi un ensemble d’actions comprenant : - la modification de la valeur du champ d’un entête du logiciel malveillant ; - l’ajout d’une séquence de caractères extraite d’un fichier bénin au contenu du logiciel malveillant; - l’ajout de caractères ou d’instructions déterminés au contenu du logiciel malveillant; - l’ajout d’une librairie extraite d’un fichier bénin au contenu du logiciel malveillant; - le renommage d’une section du contenu du logiciel malveillant ; - la suppression d’un mode débuggeur du contenu du logiciel malveillant ; - la modification d’une estampille temporelle du contenu du logiciel malveillant ; - la modification d’une valeur de hachage calculée pour un entête optionnel du contenu du logiciel malveillant ; et, - la décompression d’une version exécutable du logiciel malveillant. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 5. Procédé d’évaluation de la détectabilité d’un logiciel malveillant par un environnement mettant en œuvre au moins un logiciel anti-logiciel malveillant, le procédé comprenant : - la réception (E200), en provenance d’un agent autonome mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement, d’une action (a(t)) visant à modifier le contenu du logiciel malveillant ; - la modification (E220) du contenu du logiciel malveillant par application de ladite action (a(t)), de sorte à obtenir un logiciel malveillant modifié ; - l’analyse (E230), par le logiciel anti-logiciel malveillant, du logiciel malveillant modifié ; - et la transmission (E250), à destination de l’agent autonome, d’une récompense r(t+1)) représentative d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée (a(t)) soit considéré comme étant bénin par le logiciel anti-logiciel malveillant, et/ou d’un score de détectabilité (p(t+1)) représentatif d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié par application de l’action sélectionnée (a(t)) soit considéré comme étant malveillant par le logiciel anti-logiciel malveillant. Procédé d’évaluation selon la revendication 7, comprenant en outre la génération d’une association entre l’action (a(t)), et soit le score (p(t+1)), soit la récompense (r(t+1)) dans une table d’association. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé d’évaluation selon la revendication 7 ou 8, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 9. Procédé d’entraînement d’un logiciel anti-logiciel malveillant mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage, le procédé comprenant : - l’obtention d’une pluralité de logiciels malveillants modifiés conformément à un procédé d’évaluation de la détectabilité d’un logiciel malveillant par un environnement mettant en œuvre au moins un logiciel anti-logiciel malveillant selon la revendication 7, chaque logiciel malveillant de la pluralité ayant un score de détectabilité (p(t+1)) représentatif d’une probabilité que le logiciel malveillant modifié soit considéré comme étant malveillant par le logiciel anti-logiciel malveillant, le score de chaque logiciel malveillant de la pluralité étant inférieur à une valeur définie ; - l’étiquetage desdits logiciels malveillants comme étant malveillants ; et, - l’entraînement du logiciel anti-logiciel malveillant avec les logiciels malveillants étiquetés. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé d’entraînement selon la revendication 11, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 12. Agent autonome mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement pour améliorer la performance d’un logiciel anti-logiciel malveillant, l’agent mettant également en œuvre un procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4. Environnement pour évaluer la détectabilité d’un logiciel malveillant par un logiciel anti-logiciel malveillant, l’environnement mettant en œuvre le procédé d’évaluation selon la revendication 7 ou 8.