Procédé de mise au point d’un dispositif de classification (14), le dispositif de classification (14) prenant en entrée un signal d’entrée issu d’au moins un capteur (12) et prédisant en sortie l’appartenance à une classe parmi un ensemble de classes prédéfinies et une valeur de confiance en cette prédiction d’appartenance, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes de : - réception d’une base de données dans laquelle chaque donnée donne pour un signal d’entrée la classe associée, - premier entraînement du dispositif de classification, le premier entraînement étant mis en œuvre avec la base de données reçue, - synthèse de données par un réseau de neurones adverse génératif propre à générer des données destinées à tromper le dispositif de classification à partir de nombres aléatoires, - deuxième entraînement du dispositif de classification, le deuxième entraînement étant mis en œuvre sur les données synthétisées, et - entraînement du réseau de neurones adverse génératif, l’entraînement du réseau de neurones adverse génératif étant mis en œuvre en utilisant les nombres aléatoires et en utilisant une fonction de coût sur la capacité à tromper le dispositif de classification, les étapes d’entraînement et de synthèse étant réitérées jusqu’à ce qu’un premier critère de performance sur les prédictions et un deuxième critère de performance sur les valeurs de confiance des prédictions du dispositif de classification soient remplis. Procédé de mise au point selon la revendication 1, dans lequel la fonction de coût sur la capacité à tromper le dispositif de classification utilise les valeurs des logits associés à chaque prédiction. Procédé de mise au point selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, lors de l’étape d’entraînement du réseau de neurones adverse génératif, il est également utilisé une fonction de coût également sur la diversité des données synthétisées. Procédé de mise au point selon la revendication 3, dans lequel chaque donnée synthétisée étant un couple d’une valeur correspondant à un signal et d’une valeur correspondant à une classe, la fonction de coût sur la diversité des données synthétisées est la somme d’une sous-fonction de coût caractérisant la diversité des valeurs correspondant à un signal et d’une sous-fonction de coût caractérisant la diversité des valeurs correspondant à une classe. Procédé de mise au point selon la revendication 4, dans lequel, lors de l’étape d’entraînement du réseau de neurones adverse génératif, il est utilisé une fonction de coût globale comme une somme pondérée de fonction de coût sur la capacité à tromper le dispositif de classification et des deux sous-fonctions de coût. Procédé de mise au point selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, lors de l’étape de synthèse, la vraie classe de chaque donnée synthétisée est une équipartition sur toutes les classes possibles. Procédé de mise au point selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, lors de l’étape de premier entraînement, il est utilisé comme fonction de coût une entropie croisée douce appliquée aux classes prédites par le dispositif de classification et aux classes de la base de données et, lors de l’étape de deuxième entraînement, il est utilisé comme fonction de coût une entropie croisée douce appliquée aux classes prédites par le dispositif de classification et aux classes de la base de données. Procédé d’observation d’un environnement par un système d’observation (10), le système d’observation (10) comprenant un dispositif de classification (14), le dispositif de classification (14) prenant en entrée un signal d’entrée issu d’au moins un capteur (12) et prédisant en sortie l’appartenance à une classe parmi un ensemble de classes prédéfinies et une valeur de confiance en cette prédiction d’appartenance, le dispositif de classification (14) ayant été mis au point par le procédé de mise au point selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, le procédé comprenant les étapes de : - acquisition d’un signal d’entrée par l’au moins un capteur (12), et - classification du signal acquis selon des classes prédéfinies en utilisant le dispositif de classification (14). Dispositif de classification (14) prenant en entrée un signal d’entrée issu d’au moins un capteur et prédisant en sortie l’appartenance à une classe parmi un ensemble de classes prédéfinies et une valeur de confiance en cette prédiction d’appartenance, le dispositif de classification (14) ayant été mis au point par le procédé de mise au point selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système d’observation (10) comprenant un dispositif de classification (14) selon la revendication 9.