Procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit réseau de neurones (RN) artificiels délivrant à chaque nœud (NS) d’une couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (RN), un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique dudit ensemble d’usages numériques ; ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une pluralité de paquets réseau échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible (UNC1), - obtention (S310) d’un premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) à partir d’un sous-ensemble de paquets de ladite pluralité de paquets, les paquets du sous-ensemble de paquets appartenant à un même flux réseau, - les données dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible -ledit réseau de neurones (RN) étant entraîné, de façon supervisée avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones (RN) à identifier ledit premier usage numérique cible (UNC1) ; - application (S330) du premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, et - modification (S340) d’au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus. Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel ladite obtention de la pluralité de paquets réseau comporte une étape de capture de ces paquets. Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les propriétés définissant l’usage numérique comprennent au moins une propriété parmi les propriétés suivantes : - une catégorie d’application utilisée, - une application utilisée, - une opération mise en œuvre au niveau de l’application, - un état d’interaction de l’utilisateur, - un dispositif utilisé, - un système d’exploitation utilisé, - un navigateur utilisé, et - une caractéristique liée à un réseau de communication. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) comprend, pour chaque paquet de la pluralité de paquets réseau, au moins une donnée d’entraînement parmi les données d’entraînement suivantes : - la taille du paquet, - une durée entre la réception ou l’envoi du paquet et la réception ou l’envoi d’un paquet précédent d’une même session ou d’un même protocole que ledit paquet, - un port source du paquet, - un port destination du paquet, - une direction du paquet, et - un protocole d’une couche de plus haut niveau dans le paquet. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les étapes d’obtention (S310) d’un ensemble de données d’entraînement, d’application (S330) de l’ensemble de données d’entraînement et de modification (S340) d’au moins un poids sont réitérées pour un au moins un deuxième ensemble de données d’entraînement associé à un deuxième ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un deuxième usage numérique. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’entraînement utilise un apprentissage multitâche. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’obtention (S310) dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) comprend les étapes suivantes : - obtention d’un sous ensemble de paquets réseau et, pour chaque paquet réseau dudit sous ensemble : - obtention (S316) d’un ensemble de données du paquet réseau (DPR), et - traitement (S318) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR), de sorte à obtenir le premier ensemble de données d’entraînement (EDE1), l’étape (S318) de traitement comprenant : - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) prenant la forme d’une variable catégorielle, conversion de la valeur en un vecteur de valeurs binaires, et - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) ayant une valeur numérique définie dans un intervalle différent de l’intervalle compris entre 0 et 1, normalisation de la valeur de sorte qu’elle soit définie dans l’intervalle compris entre 0 et 1. Procédé d’entraînement selon la revendication 7, dans lequel le sous ensemble de paquets réseau comprend un maximum de cent paquets réseau. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, comprenant en outre une étape (S314) de filtrage d’au moins un paquet réseau qui n’est pas associé à une opération mise en œuvre par un utilisateur au niveau d’une application. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ledit flux (Fi) est constitué d’un ensemble de paquets ayant tous un même protocole de plus haut niveau, - les paires {adresse IP source, numéro de port source} et {adresse IP destination, numéro de port destination} de deux quelconques desdits paquets étant identiques ou alternées. Système d’entraînement (100) d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels (RN) identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit système comprenant : - un module d’obtention (110) configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) à partir d’un sous-ensemble de paquets compris dans une pluralité de paquets obtenus lorsqu’ils étaient échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible (UNC1), les paquets dudit sous-ensemble appartenant à un même flux, lesdits données dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible (UNC1), ledit réseau de neurones (RN) étant entraîné de façon supervisée avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones (RN) à identifier ledit premier usage numérique cible (UNC1) - un module d’application (120) configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, le réseau de neurones (RN) artificiels délivrant à chaque nœud (NS) d’une couche de sortie (CS) un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique, et - un module de modification (130) configuré pour modifier au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus. Programme d’ordinateur (P1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur (P1) comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Dispositif comportant un réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par le procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce que ce dispositif est une passerelle réseau.. Procédé d’utilisation du réseau de neurones (RN) artificiels selon la revendication 14, pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention (S612) d’un ensemble de données d’utilisation (EDU) à partir d’une pluralité de paquets d’un même flux réseau, - application (S620) de l’ensemble de données d’utilisation (EDU) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels ledit usage numérique étant identifié an associant à chaque valeur de chaque propriété associé audit usage numérique un score de prédiction, la valeur de chaque propriété de l’usage numérique étant identifiée en déterminant la valeur de la propriété ayant le score de prédiction associé le plus grand parmi les scores de prédiction des autres valeurs de la même propriété, ledit usage numérique étant décrit par chaque valeur identifiée de propriété.