Procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner de manière semi-supervisée un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique, le procédé comprenant : recevoir (110, 112, 114) des données d’entraînement comprenant : des premières images (310) d’échantillons biologiques préparés avec une première technique de coloration, et des informations (320) relatives à des régions d’intérêt dans lesdites premières images ; des paires d’images (410, 420), chaque paire d’images comprenant une image (410) d’un échantillon biologique respectif préparé avec une deuxième technique de coloration et une image (420) similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration ; entraîner (120) le modèle d’apprentissage automatique avec les données d’entraînement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est un modèle d’apprentissage profond. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque paire d’images, l’image (410) de l’échantillon biologique préparé avec la deuxième technique de coloration est appelée deuxième image et l’image (420) similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration est appelée troisième image, et dans lequel, pour chaque paire d’images, chaque troisième image (420) est générée à partir de la deuxième image (410) respective grâce à une transformation colorimétrique. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la transformation colorimétrique utilise un réseau antagoniste génératif circulaire résiduel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les informations (320) relatives aux régions d’intérêt dans les premières images comprennent des images binaires de segmentation respectivement associées aux premières images (310) d’échantillons biologiques, chaque image binaire de segmentation comprenant un premier ensemble de pixels correspondant à des régions d’intérêt (322) de la première image de l’échantillon biologique correspondante, et un deuxième ensemble de pixels correspondant des zones (321) de la première image de l’échantillon biologique correspondante autres que les régions d’intérêt. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les images binaires de segmentation respectivement associées aux premières images sont appelées images binaires de segmentation vérifiées, dans lequel le procédé comprend : a) à partir de chaque première image d’échantillon biologique, générer une première image binaire de segmentation respective (330) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; b) à partir de chaque deuxième image (410) d’échantillon biologique, générer une deuxième image binaire de segmentation respective (430) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; c) à partir de chaque troisième image (420), générer une troisième image binaire de segmentation respective (440) en utilisant des paramètres courants du modèle d’apprentissage automatique ; d) calculer (125) une fonction de coût à partir : d’une valeur représentative de différences entre les premières images binaires de segmentation (330) et les images binaires de segmentation vérifiées (320) correspondantes ; et d’une valeur représentative de différences entre les deuxièmes images binaires de segmentation (430) et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes (440) ; dans lequel chacune des images binaires de segmentation comprend respectivement un premier ensemble de pixels correspondant à des régions d’intérêt (322, 332, 432, 442) de l’image de l’échantillon biologique correspondante, et un deuxième ensemble de pixels correspondant à des zones (321, 331, 431, 441) de l’image de l’échantillon biologique correspondante autres que les régions d’intérêt ; dans lequel les étapes a) à d) sont réitérées de manière à minimiser la fonction de coût. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la valeur représentative des différences entre les premières images binaires de segmentation et les images binaires de segmentation vérifiées correspondantes est fonction d’une erreur quadratique moyenne entre les premières images binaires de segmentation et les images binaires de segmentation vérifiées correspondantes ; et la valeur représentative des différences entre les deuxièmes images binaires de segmentation et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes est fonction d’une erreur quadratique moyenne entre les deuxièmes images binaires de segmentation et les troisièmes images binaires de segmentation correspondantes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’une des techniques de coloration est une coloration par hématoxyline-éosine et l’autre technique de coloration est basée sur une immunohistochimie. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique préparé avec une technique de coloration, le procédé comprenant : recevoir (130) l’image de l’échantillon biologique ; déterminer (140) une région d’intérêt de l’image grâce à un algorithme de segmentation utilisant un modèle d’apprentissage automatique entraîné selon l’une des revendications 1 à 8. Dispositif informatique comprenant un circuit configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 9, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.