Procédé d’analyse d’une donnée numérique, prenant la forme d’un vecteur ou d’une matrice, la donnée numérique résultant d’une mesure effectuée par un détecteur, et formant une donnée d’entrée d’un réseau de neurones, le réseau de neurones comportant plusieurs réseaux de neurones élémentaires (NN 1 , NN 2 , NN 3 ), chaque réseau de neurones élémentaire comprenant un perceptron multicouches s’étendant entre : une première couche (L 1 , L 2, L 3 ) ; une couche de sortie (OUT 1 , OUT 2 ,OUT 3 ), la couche de sortie comportant un résultat d’analyse élémentaire, par le réseau de neurones élémentaire, de la donnée numérique ; chaque perceptron multicouches étant tel que : à chaque couche est assigné un rang ( ), le rang d’une couche étant d’autant plus élevé que la couche est proche de la couche de sortie ; au moins deux couches de rangs successifs, formant une couche amont et une couche aval, comportent des nœuds, des nœuds des deux couches ( ) étant connectés, chaque nœud de la couche amont ( ) adressant un signal de connexion ( ) à au moins un nœud de la couche aval ( ) auquel il est connecté, la connexion des nœuds des couches amont et aval étant définie par une matrice de connexion ( ), chaque terme de la matrice de connexion ( ) étant associé à un nœud de la couche amont et un nœud de la couche aval, et quantifiant une contribution du noeud de la couche amont pour le nœud de la couche aval ; le procédé comportant les étapes suivantes : a) utilisation de la donnée d’entrée pour alimenter la première couche du perceptron multicouches de chaque réseau de neurones élémentaire; b) mise en œuvre de chaque réseau de neurones élémentaires pour obtenir un résultat d’analyse élémentaire par la couche de sortie du perceptron multicouches de chaque réseau de neurones élémentaire; le procédé étant caractérisé en ce que : au moins une matrice de connexion ( ) du perceptron multicouches de chaque réseau de neurones élémentaire est une matrice creuse, comportant au moins 50 % de termes nuls ou dont la valeur est au moins dix fois inférieure à au moins un autre terme de la matrice ; le perceptron multicouches de chaque réseau de neurones élémentaire comporte respectivement, entre deux couches successives de mêmes rangs respectifs, des matrices de connexion creuses différentes. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque réseau de neurones élémentaire comporte un bloc d’extraction (21, 22, 23), programmé pour extraire des caractéristiques de la donnée d’entrée, les caractéristiques ainsi extraites formant la première couche du perceptron multicouches (31, 32, 33) dudit réseau de neurones élémentaire. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le bloc d’extraction comporte différentes couches de convolution successives, chaque couche de convolution résultant de l’application d’un filtre de convolution à la couche de convolution précédente. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque perceptron multicouches comporte un même nombre de couches et un même nombre de nœuds par couche. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque perceptron multicouches comporte au moins une couche intermédiaire, entre la première couche et la couche de sortie. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les deux couches successives d’au moins un perceptron multicouches sont telles que : les nœuds de la couche aval ( ) sont segmentés en différents groupes ( ); le procédé étant tel l’étape b) comporte, pour le perceptron multicouches, les sous-étapes suivantes : b-i) à partir des signaux de connexion ( ) résultant des nœuds de la couche amont, connectés à un même groupe de la couche aval, sélection de nœuds, appartenant audit groupe, au moins un nœud dudit groupe n’étant pas sélectionné ; b-ii) activation des nœuds sélectionnés, au moins un nœud du groupe n’étant pas activé. Procédé selon la revendication 6, dans lequel : au moins un perceptron multicouches comporte plusieurs paires comportant deux couches successives, chaque paire comportant une couche amont et une couche aval, une matrice de connexion étant définie entre la couche amont et la couche aval ; chaque matrice de connexion ( ) comporte au moins 50 % de termes nuls ou dont la valeur est au moins dix fois inférieure à au moins un autre terme de ladite matrice ; les sous-étapes b-i) et b-ii) sont mises en œuvre pour chaque paire de couches. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, dans lequel la sous-étape b-i) comporte, pour chaque groupe d’une couche aval d’au moins un perceptron multicouches: calcul d’un signal d’activation ( ) pour chaque nœud ( ) du groupe ( ), en fonction de signaux de connexion ( ) émis, vers ledit nœud, par chaque nœud de la couche amont connecté audit nœud; normalisation des signaux d’activation calculés pour chaque nœud du groupe de façon que les signaux normalisés sont compris entre une valeur minimale (0) et une valeur maximale (1) prédéterminées ; sélection des nœuds du groupe en fonction des signaux d’activation normalisés . Procédé selon la revendication 8, dans lequel la sous-étape b-i) comporte : prise en compte d’une fonction de sélection ( ), la fonction de sélection étant une fonction croissante ou strictement croissante ; application de la fonction de sélection ( ) à chaque signal d’activation normalisé, de façon à calculer pour chaque signal d’activation normalisé, un signal de comparaison ( ); sélection des nœuds du groupe en fonction du signal de comparaison calculé pour chaque nœud. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la fonction de sélection comporte une fonction sigmoïde ou linéaire par morceaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel au moins une ou chaque matrice de connexion d’un perceptron multicouches comporte au moins 90% ou au moins 95% de termes nuls ou au moins 10 fois inférieurs à au moins un autre terme de ladite matrice. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel pour au moins un perceptron multicouches, chaque signal de connexion entre deux nœuds de deux couches successives est positif. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant une étape c) de combinaison des résultats d’analyse élémentaires, résultant de chaque réseau de neurones élémentaire, pour former un résultat d’analyse. Procédé selon la revendication 13, comportant, préalablement à l’étape a), mesure d’une grandeur physique (11) par un détecteur (10); formation, par le détecteur, d’un signal d’entrée (S) à partir de la grandeur physique mesurée ; formation de la donnée d’entrée à partir du signal d’entrée ; le résultat d’analyse étant une caractérisation de la grandeur physique mesurée. Procédé selon la revendication 13, comportant, préalablement à l’étape a) : prise en compte d’une donnée mémorisée dans une base de données, la donnée mémorisée formant le signal d’entrée ; formation de la donnée d’entrée à l’aide du signal d’entrée ; le résultat d’analyse étant une caractérisation de la donnée mémorisée. Système de mesure, comportant : un détecteur (10), configuré pour mesurer une grandeur physique (11) et pour établir un signal d’entrée (S) à partir de la grandeur physique mesurée ; une unité de traitement (12), programmée pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15. Système de mesure selon la revendication 16, dans lequel le détecteur est un capteur d’image ou un capteur de son ou un capteur magnétique. Support de données lisible par ordinateur, ou configuré pour être connecté à un ordinateur, ou circuit intégré, comportant des instructions pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15.