Procédé d’entraînement d’une structure (1) de réseaux de neurones artificiels au moyen d’images de référence (x), ladite structure (1) comprenant un réseau générateur (10) et un réseau discriminateur (20), le procédé comprenant une étape préliminaire (E0) de regroupement des images de référence (x) en groupes d’images de référence afin de déterminer des données de classification (c) respectivement associées aux images de référence (x), chaque donnée de classification (c i ) étant représentative du groupe d’images de référence (x) auquel appartient l’image de référence concernée, le procédé comprenant au moins deux cycles des étapes suivantes : - fourniture (E4), en entrée du réseau générateur (10), d’images initiales (z) et des données de classification (c) déterminées de manière à obtenir, en sortie du réseau générateur (10), des images générées (G(z i |c i )), - fourniture (E6), en entrée du réseau discriminateur (20), des images de référence (x), des données de classification (c) et des images générées (G(z i |c i )) de manière à obtenir, en sortie du réseau discriminateur (20), pour chaque image reçue par le réseau discriminateur (20) parmi les images de référence (x) et les images générées (G(z i |c i )), une donnée de contrôle (m), et - mise à jour (E8) des paramètres du réseau générateur (10) et des paramètres du réseau discriminateur (20), de manière à ce que les données de contrôle (m) obtenues pour les images de référence (x) convergent vers une première valeur et que les données de contrôle (m) obtenues pour les images générées (G(z i |c i )) convergent vers une seconde valeur distincte de la première valeur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape préliminaire (E0) de regroupement des images de référence (x) comprend la détermination d’un estimateur de regroupement desdites images de référence (x), ledit estimateur étant défini à partir de paramètres de pondération, ledit estimateur mettant en œuvre une optimisation d’une fonction de vraisemblance dépendant des images de référence (x) et des paramètres de pondération dudit estimateur. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’estimateur de regroupement met en œuvre une maximisation de probabilités associées aux images de référence (x). Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’estimateur de regroupement met en œuvre une minimisation d’une distance entre chaque image de référence et une donnée centrale. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel il est prévu au moins 100 cycles des étapes de fourniture (E4) en entrée du réseau générateur (10), de fourniture (E6) en entrée du réseau discriminateur (20) et de mise à jour (E8) utilisant les données de classification (c) déterminées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, à l’étape de fourniture (E6) en entrée du réseau discriminateur (20), il est prévu la fourniture des images de référence (x) et des images générées (G(z i |c i )) sous la forme d’ensembles d’images, l’étape de fourniture (E6) en entrée du réseau discriminateur (20) étant répétée autant de fois que le nombre d’ensembles d’images. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les données de classification (c) sont des nombres entiers, chaque nombre entier étant associé à un groupe d’images de référence (x). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel il est prévu au moins 8 images de référence (x). Dispositif d’entraînement (30) d’une structure (1) de réseaux de neurones artificiels au moyen d’images de référence (x), ladite structure (1) comprenant un réseau générateur (10) et un réseau discriminateur (20), le dispositif (30) comprenant : - un module de regroupement configuré pour regrouper les images de référence (x) en groupes d’images de référence (x) afin de déterminer des données de classification (c) respectivement associées aux images de référence (x), chaque donnée de classification (c i ) étant représentative du groupe d’images de référence (x) auquel appartient l’image de référence concernée, - le réseau générateur (10) étant configuré pour recevoir, en entrée, des images initiales (z) et les données de classification (c) et pour fournir, en sortie, des images générées (G(z i |c i )), - le réseau discriminateur (20) étant configuré pour recevoir, en entrée, les images de référence (x), les données de classification (c) et les images générées (G(z i |c i )) et pour fournir, en sortie, pour chaque image reçue par le réseau discriminateur (20) parmi les images de référence (x) et les images générées (G(z i |c i )), une donnée de contrôle (m), - un module de mise à jour des paramètres du réseau générateur (10) et des paramètres du réseau discriminateur (20), de manière à ce que les données de contrôle (m) obtenues pour les images de référence (x) convergent vers une première valeur et que les données de contrôle (m) obtenues pour les images générées (G(z i |c i )) convergent vers une seconde valeur distincte de la première valeur, et - une unité de commande (32) configurée pour activer le module de regroupement lors d’une étape préliminaire et pour mettre en œuvre au moins deux cycles comprenant chacun l’application des images de référence (x) et des données de classification (c) au réseau générateur (10), l’application des images de référence (x), des données de classification (c) et des images générées (G(z i |c i )) au réseau discriminateur (20), et une activation du module de mise à jour. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (34) et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur (34).