Système de segmentation d’image semi-automatique comprenant un réseau (12) neuronal configuré pour, à chaque itération, recevoir des données d’entrée comprenant au moins une image (14) à segmenter et pour fournir des données de sortie comprenant au moins un masque (16) de segmentation de chaque image, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une boucle (18) d’interaction d’utilisateur comprenant un module (20) d’interaction utilisateur configuré pour fournir au moins un masque utilisateur représentatif d’une interaction d’un utilisateur réel et/ou d’un utilisateur simulé sur chaque masque de segmentation, ladite boucle (18) d’interaction d’utilisateur étant configuré pour fournir, en tant que données d’entrée du réseau neuronal : chaque masque de segmentation fourni par ledit réseau (12) neuronal provenant d’une itération précédente du réseau (12) neuronal, dit masque de segmentation passée, et le masque utilisateur associé à chaque masque de segmentation passée. Système de segmentation selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque masque utilisateur représentatif d’un utilisateur simulé comprend une simulation d’au moins une interaction opérée par l’opérateur simulé sur le masque (16) de segmentation associé au masque utilisateur, la position de ladite interaction sur l’image étant déterminée en fonction de la différence entre ledit masque (16) de segmentation en sortie avec une vérité terrain. Système de segmentation selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il comprend un module de coupe de graphe configuré pour appliquer une coupe de graphe aux données de sortie du réseau (12) neuronal pour obtenir chaque masque (16) de segmentation. Procédé d’entraînement d’un système de segmentation d’image selon l’une des revendications 1 à 3 via au moins un jeu de données comprenant des images à segmenter, caractérisé en ce qu’il comprend, pour chaque image du jeu de données : au moins deux itérations (I 1 , I 2 , I n ) dans lesquelles le réseau (12) neuronal traite les données d’entrées pour fournir des données de sortie, une première itération (I 1 ) dans laquelle les données d’entrées comprennent au moins une image à segmenter et un masque (110) d’initialisation prédéfini, et des itérations suivantes dans laquelle les données d’entrées comprennent chaque image à segmenter, chaque masque de segmentation passée obtenu à l’itération précédente, et un masque utilisateur représentatif d’une interaction d’un utilisateur réel et/ou d’un utilisateur simulé, une étape (120) de mise à jour des poids du réseau neuronal à partir des données de sortie après chaque itération ou lorsqu’un nombre prédéterminé d’itérations ont été effectuées par le réseau neuronal. Procédé d’entraînement selon la revendication 4, caractérisé en ce que le nombre prédéterminé d’itérations est variable pour chaque image à segmenter et pour chaque jeu de donnée. Procédé de segmentation d’image semi-automatique comprenant à chaque itération une étape de traitement de données d’entrées comprenant chaque image à segmenter par un réseau neuronal pour fournir des données de sortie comprenant au moins un masque de segmentation de chaque image, caractérisé en ce que chaque itération comprend en outre : une étape de réception d’un masque utilisateur représentatif d’une interaction d’un utilisateur réel sur chaque masque de segmentation, une étape de transmission, en tant que données d’entrée du réseau neuronal à l’itération suivante, de chaque masque de segmentation fourni par ledit réseau neuronal, et du masque utilisateur. Produit programme d’ordinateur d’entraînement d’un système de segmentation d’image selon l’une des revendications 1 à 3, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes du procédé d’entraînement selon l’une des revendications 4 ou 5. Produit programme d’ordinateur de segmentation d’image semi-automatique ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes du procédé de segmentation d’image selon la revendication 6.