Procédé d’analyse d’une première image (4000) par un premier réseau de neurones auto-encodeurs électronique (111), le premier réseau de neurones (111) comprenant : Une couche (de neurones) d’entrée (10), Une couche (de neurones) de sortie (50), Un premier encodeur (1100) constitué de la couche d’entrée (10), d’au moins une couche d’encodage (20) et d’une couche latente (30), Un premier décodeur (1200) constitué de la couche de sortie (50), d’au moins une couche de décodage (40), et d’une couche latente (30), Le premier réseau de neurones (111) étant entrainé par la mise en œuvre (S10) des étapes suivantes : Premier entrainement non supervisé à poids liés d’un deuxième réseau de neurones auto-encodeurs électronique comprenant le premier encodeur (1100) et un deuxième décodeur pour apprendre une fonction identité, puis Deuxième entrainement supervisé du premier réseau de neurones en fixant les poids du premier décodeur, les poids du premier décodeur restant identiques aux poids déterminés par le premier entrainement, Le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes, mises en œuvre dans un égo véhicule automobile (100) : Détermination d’une durée d’analyse (S50) disponible pour une analyse supplémentaire de la première image (4000), Détermination d’une valeur de comparaison (S60) d’une couche de comparaison (10) du premier encodeur (1100), Première propagation (S70) de la valeur de comparaison dans l’encodeur (1100) depuis la couche de comparaison (10) jusqu’à une couche de prédiction (20) de l’encodeur (1100) prenant une valeur de prédiction, Répétition des étapes suivantes jusqu’à ce que la durée d’analyse disponible soit expirée : Détermination d’une valeur de rétropropagation (S80) égale à la valeur de la couche de comparaison (10) si la valeur de prédiction avait été propagée dans l’encodeur (1100) depuis la couche de prédiction (20) jusqu’à la couche de comparaison (10), en utilisant comme poids des connexions entre deux couches de l’encodeur, une transposé (M1 t ) de la matrice (M1) représentant des poids des connexions entre ces deux couches lors de la première propagation, Calcul d’une erreur à partir de la valeur de rétropropagation et de la valeur de comparaison, Modification (S90) de la valeur de prédiction de manière à réduire l’erreur, Deuxième propagation (S100) de la valeur de prédiction dans le premier réseau de neurones (111) depuis la couche de prédiction (20) jusqu’à la couche de sortie (50). Procédé d’analyse de la première image (4000) selon la revendication précédente dans lequel : La couche de comparaison (10) est la couche d’entrée, et L’encodeur (1100) comprend, parmi ladite au moins une couche d’encodage (20), une couche directement connectée à la couche d’entrée, et la couche de prédiction est cette couche directement connectée à la couche d’entrée. Procédé d’analyse de la première image selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la couche de comparaison (10) et la couche de prédiction (20) sont directement connectées et dans lequel la formule suivante est appliquée durant l’étape de modification (S90) de la valeur de prédiction : y t +1 = y t – α M (M t y t – x t ) où y t +1 est la valeur de prédiction modifiée, x t est la valeur de comparaison y t est la valeur de prédiction, M t y t est la valeur de rétropropagation, (M t y t – x t ) est l’erreur, M est une matrice qui représente les poids des connexions entre la couche de prédiction et la couche de comparaison, M t est la transposée de M. Procédé d’analyse de la première image selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le premier réseau de neurones est configuré pour, à partir de la première image (4000) dans la couche d’entrée (10), produire, dans la couche de sortie (50), la première image (4000) et des boites (320’,210’,310’,220’, 330’, 400’) englobant différents objets (320, 210 ,310 ,220 , 330, 400) de la première image (4000) et une classe d’objets à laquelle appartient ces objets (320, 210 ,310 ,220 , 330, 400), le premier réseau de neurones étant entrainé durant le deuxième entrainement pour produire une telle couche de sortie (50) à partir d’une image en couche d’entrée (10). Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications précédentes, l’égo véhicule (100) étant situé dans un environnement comprenant un élément (PP), 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 (PP), à partir de l’information d’environnement, Détermination (S50) de la durée d’analyse disponible pour l’analyse de la première image (4000) à partir de la durée avant collision. 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). 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. 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.