Procédé d’estimation automatique de la qualité d’un produit agricole (7), notamment du raisin, contenu en vrac dans des caisses (3), le procédé comportant : l’acquisition d’au moins une image (2) sur laquelle le produit (7) contenu dans chacune des caisses (3) est visible, la segmentation de ladite au moins une image (2) par un premier réseau de neurones (4) entraîné pour isoler une zone d’intérêt représentant au moins une caisse et dans laquelle seul le produit (7) contenu dans la caisse (3) est visible, et la classification du contenu de chaque caisse visible sur la zone d’intérêt en générant un score (A ; C) représentatif de la qualité du produit (7) à l’aide d’un deuxième réseau de neurones (6) entraîné pour ce faire. Procédé selon la revendication précédente, la segmentation se faisant par un modèle encodeur-décodeur, l’encodeur permettant d’extraire des caractéristiques à partir de l’image (2), ces caractéristiques étant ensuite placées en entrée du décodeur chargé de générer un masque de segmentation (5) comprenant la zone d’intérêt et une zone de fond. Procédé selon l'une des deux revendications précédentes, le premier réseau de neurones (4) étant préalablement entraîné pour prendre en compte toute variation de la luminosité. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, les caisses (3) étant éclairées par la lumière du jour. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le premier réseau de neurones (4) étant préalablement entraîné pour ignorer tout objet externe pouvant cacher une surface du produit. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le score (A ; C) attribué à la majorité des caisses (3) de l’image (2) étant attribué à l’ensemble des caisses (3) de cette image (2). Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel en cas d’égalité de scores (A ; C), un modèle ensembliste est adopté, prenant une décision sur le score (A ; C) à attribuer par un vote majoritaire sur les prédictions d’un nombre impair de sous-modèles, notamment trois sous-modèles, choisis pour la classification. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, les scores attribués étant choisis parmi : « sains », « malades faiblement », « malades conséquents » et « malades trop conséquents ». Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, les scores attribués étant choisis parmi : « excellente qualité », « qualité moyenne », « mauvaise qualité », « très mauvaise qualité » et « non qualitatif ». Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, les scores attribués dépendant d’au moins deux critères d’évaluation tels que la présence d’une atteinte à la qualité et la quantité de produit touché par l’atteinte à la qualité. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, le produit (7) étant du raisin. Procédé d’apprentissage de réseaux de neurones en vue de la mise en œuvre du procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la taille de la base de données d’apprentissage est artificiellement augmentée par l’obtention de nouvelles images synthétiques en appliquant, de préférence de façon aléatoire, des transformations aux images existantes, notamment des rotations et/ou des symétries et/ou des variations de luminosité et/ou des agrandissements et/ou remplacement du fond de l’image et/ou l’ajout de faux objets externes au produit comme des feuilles. Procédé d’apprentissage selon la revendication précédente, l’entrainement dudit au moins un réseau de neurones se faisant par apprentissage profond et une régularisation L2 étant appliquée sur une couche entièrement connectée dudit au moins un réseau de neurones. Procédé d’apprentissage selon la revendication 12 ou 13, lors de l’entrainement dudit au moins un réseau de neurones, la pondération la plus importante de la fonction de coût étant attribuée aux images associées au score minoritaire. Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 12 à 14, comportant une étape d’évaluation de la qualité de segmentation, notamment via l’emploi de l’indice de Jaccard. Dispositif pour la mise en œuvre du procédé d’estimation selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, comportant : au moins une caméra (1), un premier réseau de neurones (4) pour traiter les images (2) provenant de la caméra (1) afin d’isoler une zone d’intérêt représentant chacune des caisses (3) et dans laquelle seul le produit (7) contenu dans la caisse est visible, et un deuxième réseau de neurones (6) pour classifier le contenu d’au moins une caisse visible sur la zone d’intérêt en générant un score (A ; C) représentatif de la qualité du produit (7). Dispositif selon la revendication précédente, les réseaux de neurones étant intégrés à la caméra (1). Dispositif selon la revendication 16 ou 17, comportant un capteur de composés organiques volatils.