Procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection de motifs récurrents dans un ensemble de données de type images, audio ou contrôle commande, le modèle se composant d’une couche de détection (102) comprenant au moins : un détecteur de motifs récurrents configuré pour recevoir un ensemble de caractéristiques pertinentes extraites des données et fournir en sortie une carte d’activation constituée d’un ensemble de scores d’activation, une couche d’activation (104) consistant au moins à normaliser les cartes d’activation, l’apprentissage de chaque détecteur étant contraint au respect d’un critère de localité consistant à maximiser une région de la carte d’activation. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon la revendication 1, comprenant en outre l’application, à chaque carte d’activation en sortie de la couche d’activation, d’un filtre uniforme de dimension dépendant de celle de ladite région de la carte d’activation. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la couche de détection (102) comprend plusieurs détecteurs de motifs récurrents et l’apprentissage de chaque détecteur est en outre contraint au respect d’un critère d’unicité consistant à éviter l’activation simultanée de plusieurs détecteurs en un même point de la carte d’activation. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon la revendication 3 dans lequel le critère d’unicité est mis en œuvre en contraignant la valeur maximale de la somme en chaque point des cartes d’activation sur l’ensemble des détecteurs à un premier seuil maximal prédéfini . Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la couche de détection comprend plusieurs détecteurs de motifs récurrents et l’apprentissage de chaque détecteur est en outre contraint au respect d’un critère de regroupement consistant à favoriser l’activation desdits détecteurs sur des zones de la carte d’activation contiguës. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon la revendication 5 dans lequel le critère de regroupement est mis en œuvre en appliquant un filtre convolutif à la somme des cartes d’activation en sortie de la couche d’activation et en contraignant la valeur maximale du résultat de filtrage à un second seuil maximal prédéfinie. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la couche d’activation implémente une fonction de normalisation, par exemple la fonction Softmax. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’ensemble de caractéristiques pertinentes est obtenu au moyen d’un modèle pré-entrainé (101) sur un ensemble de données d’entraînement. Procédé d’entraînement non supervisé d’un modèle de détection selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre, à l’issue de l’entraînement, pour chaque détecteur, une estimation (202) de la distribution des valeurs maximales des sorties du détecteur et la fixation d’un seuil de confiance (205) dépendant de la fonction de distribution cumulative de ladite distribution. Modèle de détection, mis en œuvre par ordinateur, obtenu par le procédé de l’une quelconque des revendications précédentes. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de détection de motifs récurrents dans un ensemble de données comprenant la mise en œuvre d’un modèle de détection obtenu par le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Procédé de détection de motifs récurrents selon la revendication 11 en combinaison avec la revendication 9 comprenant en outre, pour chaque détecteur de motifs récurrents et pour chaque nouvel ensemble de données reçu, la détermination d’un score de confiance dépendant de ladite fonction de distribution cumulative apprise lors de l’entraînement appliquée audit ensemble de données. Procédé de détection de motifs récurrents selon la revendication 12 comprenant en outre, pour chaque détecteur de motifs récurrents, l’application d’un filtre (103) aux valeurs de sorties du détecteur qui sont inférieures au seuil de confiance déterminé lors de l’entraînement. Procédé de détection de motifs récurrents selon l’une quelconque des revendications 12 ou 13 comprenant en outre une étape de conversion de la carte d’activation produite en sortie de la couche d’activation du modèle de détection en une carte de localisation des motifs récurrents. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 ou 11 à 14 dans lequel les données sont de type images et les caractéristiques pertinentes extraites des données sont organisées dans un tenseur d’ordre trois. Procédé selon la revendication 15 dans lequel les motifs récurrents à détecter sont des parties d’objets connexes dans les images. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre des procédés selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 ou 11 à 16, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 17.