Procédé d’analyse d’une première image dans un ego véhicule automobile (100), l’égo véhicule (100) étant situé dans un environnement comprenant un élément (PX), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Réception (S30) d’une information d’environnement, Détermination (S40) d’une durée avant collision jusqu’à une collision anticipée entre l’égo véhicule et l’élément (PX), à partir de l’information d’environnement, Détermination (S50) d’une durée d’analyse disponible pour l’analyse de la première image à partir de la durée avant collision, Si la durée d’analyse disponible est inférieure à un seuil temporel, une première analyse (S60) de la première image mettant en oeuvre un premier réseau de neurones (111), la première analyse produisant, à la fin d’une première durée, un premier résultat (5000), Si la durée d’analyse est supérieure au seuil temporel, une deuxième analyse (S80, S90) mettant en œuvre un deuxième réseau de neurones (112), la deuxième analyse produisant à la fin d’une deuxième durée inférieure au seuil temporel et supérieure à la première durée, un deuxième résultat (5000’). Procédé d’analyse selon la revendication précédente comprenant : Une étape de détermination d’une distance (D1) entre l’ego véhicule (100) et l’élément (PP) à partir de l’information d’environnement Une étape de détermination d’une vitesse relative entre l’ego véhicule (100) et l’élément (PP) à partir de l’information d’environnement. La durée avant collision étant déterminée à partir de la distance et de la vitesse. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le procédé comprend une étape de réception (S20) d’une deuxième image (4000) de l’environnement et l’élément est une surface (PP) représentée par un pixel (PX) de la deuxième image (4000). Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel, si la durée d’analyse est supérieure au seuil temporel, le procédé d’analyse comprend la première analyse, le premier résultat (5000) comprenant une estimation d’une incertitude du premier résultat (5000), et se poursuit, après la première analyse, par la mise en œuvre du deuxième réseau de neurones (112) produisant le deuxième résultat (5000’’) à partir du premier résultat (5000) et de l’incertitude du premier résultat (5000), de manière à ce que le deuxième résultat (5000’’) comporte une incertitude inférieure au premier résultat (5000’). Procédé selon la revendication précédente comprenant les étapes suivantes : Classification sémantique (S60) de la première image (4000) par le premier réseau de neurones (111) ayant pour résultat une quatrième image (5000), Et si la durée d’analyse est supérieure (ou égal) au seuil temporel : Estimation par le premier réseau de neurones (111) d’une incertitude de la classification au travers de la quatrième image (5000), Masquage (S80) de parties de la quatrième image (5000) pour lesquelles l’incertitude dépasse un seuil d’incertitude, Complétion (S90) de la classification sémantique dans les parties de la quatrième image (5000) par le deuxième réseau de neurones (112). Procédé d’analyse selon la revendication 4 dans laquelle le premier réseau de neurones (111) comprend une couche d’entrée et une couche de sortie comprenant le premier résultat, une dernière couche connectée directement à la couche de sortie, la deuxième analyse comprenant les deux étapes suivantes : Modification de la dernière couche de manière à réduire l’incertitude, à partir de la couche de sortie, Calcul de la couche de sortie à partir de la dernière couche modifiée. Procédé d’analyse selon la revendication précédente dans lequel la modification de la dernière couche s’écrit : où x t est la valeur de la dernière couche, x t +1 est la valeur de la dernière couche modifiée, M est une matrice tel que x t .M ou x t +1 .M est la couche de sortie, La matrice M est modifiée aléatoirement n fois en une matrice M i , i variant de 1 à n, en mettant à zéro un élément de cette matrice. M i T est la transposée de la matrice Mi. α est une constante représentant un pas de descente en gradient de x t de manière à réduire l’incertitude, y i est la valeur du neurone numéro i dans la couche de sortie, est la moyenne des y i . Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque le programme est exécuté par un microprocesseur ou un microcontrôleur. Dispositif électronique (110) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule automobile (100) comprenant le dispositif électronique (110) selon la revendication précédente.