Procédé de détermination de poids de précodage ( w ) à partir d’un vecteur de position ( l ) représentant la position d’un terminal de communication (4) compris dans un système de communication, le procédé étant mis en œuvre par une unité de commande (6) comprenant un processeur (7), ledit procédé étant mis en œuvre au moyen d’un réseau de neurones artificiels (NN), le procédé comprenant une étape (E10) de détermination des poids de précodage ( w ) au moyen du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée le vecteur de position ( l ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones artificiels (NN) est mis en œuvre en utilisant une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée, le procédé comprenant également une étape (E4) d’application du vecteur de position ( l ) en entrée d’une première partie (20) du réseau de neurones artificiels (NN), de manière à produire en sortie de ladite première partie (20) des données intermédiaires ( Int ), lesdites données intermédiaires (Int) étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position ( l ) et le vecteur de fréquence concerné. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape (E10) de détermination des poids de précodage ( w ) est mise en œuvre au moyen d’une deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée les données intermédiaires ( Int ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel les composantes de fréquence sont distribuées aléatoirement au sein d’une plage de fréquences spatiales selon une loi normale. Procédé selon l’une des revendications 3 ou 4, comprenant, préalablement à l’étape d’application (E4), une étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels (NN) de manière à déterminer des deuxièmes coefficients de pondération respectivement associés à des nœuds de la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN). Procédé selon la revendication 5, dans lequel, lors de l’étape d’entraînement, la détermination des deuxièmes coefficients de pondération est basée sur la minimisation d’une fonction de coût dépendant du vecteur de position ( l ) et d’une donnée ( h ) caractérisant la transmission au travers de canaux de communication (C 1 , C i , C j , C N ) compris dans le système de communication. Procédé selon la revendication 5 ou 6, comprenant, préalablement à l’étape d’entraînement, une étape d’initialisation des deuxièmes coefficients de pondération à des valeurs aléatoires. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 7, dans lequel la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) comprend des fonctions d’activation de type redresseur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 8, dans lequel la deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) est un perceptron multicouche. Procédé d’émission mis en œuvre par une unité de commande (6) comprenant un processeur (7), ledit procédé comprenant : - une étape (E10) de détermination des poids de précodage par la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, - une étape (E20) de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage ( w ) déterminés, et - une étape (E22) d’émission des données précodées. Dispositif de détermination (10) de poids de précodage à partir d’un vecteur de position ( l ) représentant la position d’un terminal de communication (4) compris dans un système de communication, le dispositif comprenant un ensemble de modules conçu pour déterminer des poids de précodage ( w ) au moyen du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée le vecteur de position ( l ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Dispositif de détermination (10) selon la revendication 11, dans lequel le réseau de neurones artificiels (NN) est conçu pour utiliser une pluralité de vecteurs de fréquence, chaque vecteur de fréquence comprenant des composantes de fréquence, les composantes de fréquences des vecteurs de fréquence de ladite pluralité étant réparties selon une distribution prédéterminée, le dispositif (10) comprenant également : - un module d’application (13) du vecteur de position (l) en entrée d’une première partie (20) du réseau de neurones artificiels (NN), de manière à produire en sortie de ladite première partie (20) des données intermédiaires (Int), lesdites données intermédiaires (Int) étant respectivement obtenues, pour les vecteurs de fréquence de la pluralité, par application d’une fonction trigonométrique au résultat d’un produit scalaire entre le vecteur de position (l) et le vecteur de fréquence concerné, et - un module (15) de mise en œuvre du réseau de neurones artificiels (NN) de manière à déterminer des poids de précodage ( w ) au moyen d’une deuxième partie (22) du réseau de neurones artificiels (NN) recevant en entrée les données intermédiaires ( Int ) et fournissant en sortie les poids de précodage ( w ). Dispositif d’émission (12) comprenant : - un dispositif de détermination (10) des poids de précodage selon la revendication 11 ou 12, - un module (17) de précodage de données à transmettre au moyen des poids de précodage ( w ) déterminés, et - un module d’émission (19) des données précodées. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (7) et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur (7).