Procédé de détermination d’hyper-paramètres de configuration d’une méthode d’apprentissage automatique pour un jeu de données d’intérêt, la méthode d’apprentissage automatique étant propre à prendre en entrée un jeu de données afin d’obtenir un modèle dudit jeu de données après un entrainement de la méthode d’apprentissage automatique sur ledit jeu de données ; la méthode d’apprentissage automatique étant fonction d’un ensemble d’hyper-paramètres de configuration de l’entrainement ; chaque modèle obtenu étant associé à un indice de performance déterminé par une fonction d’évaluation; chaque jeu de données étant associé à un vecteur caractéristique comprenant une pluralité de caractéristiques dudit jeu de données ; le procédé comprenant au moins les étapes suivantes : pour une pluralité de jeux de données de référence, entrainement (110) de la méthode d’apprentissage automatique sur chaque jeu de données de référence en fonction d’une pluralité d’ensembles d’hyper-paramètres de test et détermination de l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ; génération (120) d’une base de données de référence, comprenant pour chaque jeu de données de référence, le vecteur caractéristique, l’ensemble d’hyper-paramètres de test et l’indice de performance associés ; initialisation (130) d’une fonction de prédiction entrainée sur la base de la donnée de référence et propre à fournir pour un vecteur caractéristique d’un jeu de données et un ensemble d’hyper-paramètres, une estimation de l’indice de performance du modèle obtenu associé audit jeu de données à partir dudit ensemble d’hyper-paramètres ; sélection (210) parmi la pluralité de jeux de données de référence, d’au moins un jeu de données de référence dit similaire au jeu de données d’intérêt à partir d’une fonction de similarité sur la base du vecteur caractéristique du jeu de données d’intérêt et des vecteurs caractéristiques des jeux de données de référence ; pour chaque ensemble d’hyper-paramètres associé à l’au moins un jeu de données de référence similaire, entrainement (220) de la méthode d’apprentissage automatique sur le jeu de données d’intérêt en fonction dudit d’ensemble d’hyper-paramètres et détermination de l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ; affinage (230) de la fonction de prédiction en fonction du ou des indices de performance obtenu pour chaque ensemble d’hyper-paramètres associé à l’au moins un jeu de données de référence similaire. Procédé de détermination selon la revendication 1 comprenant en outre, suite à l’étape d’affinage (230), une étape de détermination (240) d’un ensemble d’hyper-paramètres dit performant pour le jeu de données d’intérêt comprenant une pluralité d’itérations des sous-étapes de: sélection (244) d’un nouvel ensemble d’hyper-paramètres au moyen d’une méthode d’optimisation bayésienne, estimation (246) au moyen de la fonction de prédiction de l’indice de performance du modèle obtenu à partir du jeu de données d’intérêt et fonction du nouvel ensemble d’hyper-paramètres, l’ensemble d’hyper-paramètres dit performant étant l’ensemble d’hyper-paramètres associé à l’indice de performance estimé le plus élevé. Procédé de détermination selon la revendication 2, comprenant en outre la détermination (242) d’un espace de recherche sous la forme d’une distribution représentant une densité de probabilités de pertinence associée à l’ensemble d’hyper-paramètres à partir du ou des ensembles d’hyper-paramètres associés aux jeux de données de référence similaires, la méthode d’optimisation bayésienne sélectionnant chaque nouvel ensemble d’hyper-paramètres performant en fonction de la distribution associé à l’espace de recherche. Procédé de détermination selon la revendication 2 ou 3, comprenant en outre une étape d’obtention (250) d’un modèle à partir du jeu de données d’intérêt et fonction de l’ensemble d’hyper-paramètres pertinent. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, comprenant en outre une étape d’ajout (260) à la base de données de référence du jeu de données d’intérêt, du vecteur caractéristique, de l’ensemble d’hyper-paramètres performant et de l’indice de performance associés. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le vecteur caractéristique associé à chaque jeu de données comprend entre 10 et 30 caractéristiques dudit jeu de données. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la fonction de prédiction est initialisée au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique entraînée sur la base de données de référence. Procédé de détermination selon la revendication 2, dans lequel l’étape de détermination d’un ensemble d’hyper-paramètres performant comprend, régulièrement après un nombre prédéterminé d’itérations, en outre les sous-étapes (248) de : entrainement de la méthode d’apprentissage automatique sur le jeu de données d’intérêt en fonction du nouvel ensemble d’hyper-paramètres associé à l’itération en cours ; détermination de l’indice de performance du modèle obtenu ; comparaison de l’indice de performance déterminé avec l’indice de performance estimé par la fonction de prédiction et affinage de la fonction de prédiction en fonction de la comparaison. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’entrainement (110) de la méthode d’apprentissage automatique suivie de l’étape de génération (120) d’une base de données de référence et de l’étape détermination (130) de la fonction de prédiction sont effectuées sur un premier calculateur (12), l’étape de sélection (210) d’au moins un jeu de données de référence similaire suivi de l’étape d’entrainement (220) de la méthode d’apprentissage automatique et de l’étape d’affinage (230) sont effectuées sur un deuxième calculateur (14), le premier calculateur (12) étant différent du deuxième calculateur (14). Système électronique (10) configuré pour déterminer un ensemble d’hyper-paramètres de configuration d’un modèle d’apprentissage automatique pour un jeu de données d’intérêt, la méthode d’apprentissage automatique étant propre à prendre en entrée un jeu de données afin d’obtenir un modèle dudit jeu de données après un entrainement de la méthode d’apprentissage automatique sur ledit jeu de données ; la méthode d’apprentissage automatique étant fonction d’un ensemble d’hyper-paramètres de configuration de l’entrainement ; chaque modèle obtenu étant associé à un indice de performance déterminé par une fonction d’évaluation; chaque jeu de données étant associé à un vecteur caractéristique comprenant une pluralité de caractéristiques dudit jeu de données ; le système électronique (10) comprenant : un premier calculateur (12) configuré pour : pour une pluralité de jeux de données de référence, entrainer la méthode d’apprentissage automatique sur chaque jeu de données de référence en fonction d’une pluralité d’ensembles d’hyper-paramètres de test et déterminer l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ; générer une base de données de référence, comprenant pour chaque jeu de données de référence, le vecteur caractéristique, l’ensemble d’hyper-paramètres de test et l’indice de performance associés ; initialiser une fonction de prédiction entrainée sur la base de la donnée de référence et propre à fournir pour un vecteur caractéristique d’un jeu de données et un ensemble d’hyper-paramètres, une estimation de l’indice de performance du modèle obtenu associé audit jeu de données à partir dudit ensemble d’hyper-paramètres ; un deuxième calculateur (14) configuré pour : sélectionner parmi la pluralité de jeux de données de référence, au moins un jeu de données de référence dit similaire au jeu de données d’intérêt à partir d’une fonction de similarité sur la base du vecteur caractéristique du jeu de données d’intérêt et des vecteurs caractéristiques des jeux de données de référence ; pour chaque ensemble d’hyper-paramètres associé à l’au moins un jeu de données de référence similaire, entrainer la méthode d’apprentissage automatique sur le jeu de données d’intérêt en fonction dudit d’ensemble d’hyper-paramètres et déterminer l’indice de performance pour chaque modèle obtenu ; affiner la fonction de prédiction en fonction du ou des indices de performance obtenu pour chaque ensemble d’hyper-paramètres associé à l’au moins un jeu de données de référence similaire. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.