Procédé pour effectuer un transfert de style en utilisant l’intelligence artificielle (IA), le style comprenant une pluralité d’attributs de style, le procédé comprenant : le traitement d’une pluralité d’images comprenant une première image ( I 1 ), une deuxième image ( I 2 ) et une troisième image ( I 3 ) en utilisant un cadre de réseau d’intelligence artificielle (IA) comprenant un générateur de réseau antagoniste génératif (GAN) et une optimisation à deux stades pour produire une image synthétisée ( I G ) comprenant une identité représentée par la première image ( I 1 ) et un style déterminé à partir d’au moins un attribut de style représenté par la deuxième image ( I 2 ) et au moins un attribut de style représenté par la troisième image ( I 3 ) ; dans lequel le cadre de réseau est configuré pour optimiser un espace latent du modèle GAN pour effectuer le transfert de style tout en désenchevêtrant l’au moins un attribut de style représenté par I 2 et l’au moins un attribut de style représenté par I 3 . Procédé selon la revendication 1, dans lequel I G comprend une région d’identité, une région de style et une région d’arrière-plan et dans lequel, à un premier stade selon une fonction objectif pour optimiser l’espace latent, le cadre de réseau est configuré pour : reconstruire l’identité représentée par I 1 dans la région d’identité de I G ; et reconstruire l’au moins un attribut de style représenté par I 2 dans la région de style de I G . Procédé selon la revendication 2, dans lequel, à un second stade selon la fonction objectif, le cadre de réseau est configuré pour : transférer respectivement chacun de l’au moins un attribut de style représenté par I 3 à la région de style de I G . Procédé selon la revendication 3, dans lequel le cadre de réseau est configuré pour retoucher la région d’arrière-plan après le transfert de style. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le cadre de réseau est configuré pour effectuer une orthogonalisation de gradient dans l’optimisation à deux stades pour désenchevêtrer l’au moins un attribut de style représenté par I 2 et l’au moins un attribut de style représenté par I 3 . Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel : le style est une coiffure ; l’au moins un attribut de style représenté par I 2 est un attribut de forme et de structure de cheveux ; l’au moins un attribut de style représenté par I 3 est i) un attribut d’aspect et ii) un attribut de style plus fin. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le générateur GAN est défini à partir d’un GAN pré-entraîné configuré pour un transfert de style. Procédé selon la revendication 6 ou 7, dans lequel l’optimisation à deux stades optimise des pertes comprenant : une perte de reconstruction d’identité ( L f ) ; une perte de reconstruction de la forme et de structure des cheveux ( L r ) ; une perte d’aspect ( L a ) ; et une perte de style plus fin ( L s ). Procédé selon la revendication 8, dans lequel : L f et L r sont optimisés au premier stade sans optimiser L a et L s ; et L f , L r , L a et L s sont optimisés au second stade où L r est optimisé par orthogonalisation de gradient pour éviter une concurrence entre les attributs d’aspect et de style plus fin de I 2 avec ceux de I 3 .