Procédé d’apprentissage collaboratif automatique multi-participants d’un modèle de classification de données d’entrée de type prédéterminé en une pluralité de classes désignées par des labels correspondants, la classification permettant d’associer un label à chaque donnée d’entrée par application d’un module de classification (6 1 , 6 2 , 6 P ), le procédé d’apprentissage collaboratif comportant une participation d’une pluralité de systèmes de calcul (4 1 , 4 2 , 4 P ) distincts, chaque système de calcul étant identifié en tant que participant, chaque système de calcul (4 1 , 4 2 , 4 P ) étant configuré pour mettre en œuvre un module de classification (6 1 , 6 2 , 6 P ) propre sur des données d’entrée (I 1 ,I 2 ,I 3 ,I 4 ) dudit type prédéterminé pour obtenir des labels de classification associés, et pour transmettre une contribution (C 11 ,…, C 14 ,…,C P1 ,…,C P4 ) à au moins un système d’agrégation, ladite contribution comportant, selon le cas, soit a) une association entre données d’entrée et labels correspondants, les mêmes données d’entrée dudit type prédéterminé étant fournies à chacun des P systèmes de calcul, ou b) des valeurs de paramètres du module de classification propre, chaque module de classification propre ayant une même structure pour chacun des P systèmes de calcul distincts, caractérisé en ce qu’il comporte des étapes, mises en œuvre par au moins un processeur dudit au moins un système d’agrégation, de : -pour chaque participant, évaluation (34, 36, 38) d’une qualité de la contribution dudit participant en fonction des contributions des autres participants par calcul (36) d’un score de fiabilité attribué audit participant, - vérification (38) de la satisfaction d’un critère de validation de la qualité de contribution de chaque participant, et -si, pour un participant donné, la qualité de contribution ne satisfait pas le critère de validation, élimination (40) dudit participant de l’apprentissage collaboratif. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la contribution de chaque participant est chiffrée par un chiffrement homomorphe. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comportant, dans le cas a) où ladite contribution comporte une association entre données d’entrée et labels correspondants, les mêmes données d’entrée dudit type prédéterminé étant fournies à chacun des P systèmes de calcul, pour chaque donnée d’entrée, une attribution de label final choisi comme étant le label majoritaire parmi les contributions reçues, l’évaluation de qualité comportant, pour chaque participant, l’augmentation (36) du score de fiabilité associé lorsque la contribution dudit participant comporte l’association entre une entrée et le label final attribué par le système d’agrégation à ladite entrée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comportant, dans le cas a) où ladite contribution comporte une association entre données d’entrée et labels correspondants, les mêmes données d’entrée dudit type prédéterminé étant fournies à chacun des P systèmes de calcul, pour chaque donnée d’entrée, un calcul statistique des labels associés selon les contributions des participants et une fréquence d’attribution correspondante, le procédé comportant en outre, pour chaque participant, pour chaque contribution dudit participant associant une donnée d’entrée et un label, une augmentation (36) du score de fiabilité en fonction de la fréquence d’attribution dudit label, l’augmentation du score de fiabilité étant d’autant plus élevée que la fréquence d’attribution correspondant audit label est élevée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comportant, dans le cas b), où ladite contribution comporte des valeurs de paramètres du module de classification propre, chaque module de classification propre ayant une même structure pour chacun des P systèmes de calcul distincts, un calcul (32) de modèle de classification agrégé défini par des paramètres finaux, les paramètres finaux étant obtenus par application d’un opérateur sur les paramètres reçus dans lesdites contributions, puis, pour chaque participant, un calcul (34) de distance entre les paramètres de la contribution dudit participant et les paramètres finaux, et une mise à jour d’un score de fiabilité en fonction de la distance calculée, l’augmentation du score de fiabilité étant d’autant plus élevée que la distance est faible. Procédé selon la revendication 5 dans lequel ledit opérateur applique une moyenne pondérée. Procédé selon l’une des revendications 3 à 6, dans lequel, suite au calcul du score de fiabilité de chaque participant pour un nombre N donné de contributions, la vérification (38) de la satisfaction d’un critère de validation comporte une comparaison (38), pour chaque participant, du score de fiabilité attribué audit participant à un seuil de fiabilité, le critère de validation consistant à vérifier si le score de fiabilité est supérieur audit seuil de fiabilité, et si le score de fiabilité est inférieur audit seuil de fiabilité, une élimination dudit participant. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, mis en œuvre par une pluralité de systèmes d’agrégation configurés pour collaborer selon un protocole de calcul collaboratif à partage de secret, dans lequel chaque système de calcul (4 1 , 4 2 , 4 P ) participant fournit un fragment de contribution à chaque système d’agrégation, chaque système d’agrégation mettant en œuvre ladite évaluation (34, 36, 38) d’une qualité du fragment de contribution de chaque participant en fonction des fragments de contributions des autres participants, par calcul d’un fragment de score de fiabilité attribué audit participant. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé d’apprentissage collaboratif automatique multi-participants conforme aux revendications 1 à 8. Système d’apprentissage collaboratif automatique multi-participants d’un modèle de classification de données d’entrée de type prédéterminé en une pluralité de classes désignées par des labels correspondants, la classification permettant d’associer un label à chaque donnée d’entrée par application d’un module de classification (6 1 , 6 2 , 6 P ), le système d’apprentissage collaboratif comportant une pluralité de systèmes de calcul (4 1 , 4 2 , 4 P ) distincts, et au moins un système d’agrégation (10), chaque système de calcul étant identifié en tant que participant, chaque système de calcul (4 1 , 4 2 , 4 P ) étant configuré pour mettre en œuvre un module de classification (6 1 , 6 2 , 6 P ) propre sur des données d’entrée (I 1 ,I 2 ,I 3 ,I 4 ) dudit type prédéterminé pour obtenir des labels de classification associés, et pour transmettre une contribution (C 11 ,…, C 14 ,…,C P1 ,…,C P4 ) audit au moins un système d’agrégation, ladite contribution comportant, selon le cas, soit a) une association entre données d’entrée et labels correspondants, les mêmes données d’entrée dudit type prédéterminé étant fournies à chacun des P systèmes de calcul, ou b) des valeurs de paramètres du module de classification propre, chaque module de classification propre ayant une même structure pour chacun des P systèmes de calcul distincts, caractérisé en ce que chaque système d’agrégation comporte au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre : - un module d’évaluation (22), pour chaque participant, d’une qualité de la contribution dudit participant en fonction des contributions des autres participants par calcul d’un score de fiabilité attribué audit participant, - un module (24) de vérification de satisfaction de la contribution d’un participant d’un critère de validation, le système étant en outre configuré pour, si, pour un participant donné, la qualité de contribution ne satisfait pas un critère de validation, éliminer ledit participant de l’apprentissage collaboratif.