Procédé de traitement d’image pour la localisation de gouttes représentatives de défauts ou irrégularités dans un échantillon, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie formant un pavé de données d’image d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte: - un premier traitement (82) du pavé de données d’image d’entrée mettant en œuvre (90) un premier classifieur entraîné par apprentissage machine, appliqué audit pavé de données d’image d’entrée pour obtenir une première cartographie spatiale des points de l’échantillon observé, chaque point de ladite première cartographie étant classifié dans une classe parmi un nombre prédéterminé de premières classes comprenant au moins une classe représentative d’un fond d’image, une classe représentative de motifs réguliers de référence et/ou une classe représentative d’un type de défaut ou irrégularité ; - un deuxième traitement (84) du pavé de données d’image d’image d’entrée comprenant : - une transformation (98) du pavé de données d’image d’entrée par une transformation en espace topologique discret, pour obtenir un pavé de données transformé, - une application (102) d’un deuxième classifieur entraîné par apprentissage machine, appliqué au pavé de données transformé pour obtenir une deuxième cartographie spatiale de l’échantillon observé, chaque point de ladite deuxième cartographie étant classifié dans une classe parmi un nombre prédéterminé de deuxièmes classes comprenant au moins une classe représentative d’un fond d’image, une classe représentative de motifs réguliers et/ou une classe représentative d’un type de défaut ou irrégularité ; - une combinaison (106) des première et deuxième cartographies spatiales pour obtenir une cartographie finale avec localisation de défauts ou irrégularités dans l’échantillon observé. Procédé selon la revendication 1, comportant une projection du pavé de données d’image d’entrée pour obtenir un sous-pavé de dimension inférieure comportant une matrice de pixels, chaque pixel ayant une valeur numérique associée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le premier traitement (82) comporte en outre l’application d’un premier traitement de super-résolution (86). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le premier traitement (82) comporte en outre un post-traitement (92) de la première cartographie spatiale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le deuxième traitement (84) comporte en outre l’application d’un deuxième traitement de super-résolution (94) appliqué au pavé de données d’image d’entrée et/ou un troisième traitement de super-résolution (100) appliqué au pavé de données transformé avant application du deuxième classifieur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel le deuxième traitement (84) comporte en outre l’application d’un post-traitement (104) appliqué à la deuxième cartographie après application (102) du deuxième classifieur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite transformation (98) en espace topologique discret est une transformation modifiant une signature spectrale des défauts ou irrégularités, ladite transformation en espace topologique discret étant soit une transformation dite gommante, l’application d’une transformation gommante ayant pour effet de réduire ladite signature spectrale des défauts ou irrégularités, soit une transformation dite exacerbante, l’application d’une transformation exacerbante ayant pour effet de magnifier ladite signature spectrale des défauts ou irrégularités. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le premier traitement (82) comporte en outre l’application d’une transformation en espace topologique discret, gommante ou exacerbante, du pavé de données d’entrée, avant l’application (90) du premier classifieur. Procédé selon l’une des revendications 7 ou 8, comportant une étape préalable de détermination automatisée d’au moins une transformation gommante et/ou d’au moins une transformation exacerbante, mettant en œuvre, pour un type de défaut donné, pour un ensemble de transformations à tester, appliquées sur des images théoriques présentant chacune au moins un défaut dudit type de défaut : un calcul de diffractogramme superrésolu de l’image théorique et une détermination d’une signature spectrale dudit type de défaut à partir du diffractogramme superrésolu d’image théorique, une application d’une transformation à tester sur l’image théorique pour obtenir une image transformée, et calcul d’un diffractogramme superrésolu de l’image transformée, une comparaison du diffractogramme superrésolu de l’image théorique et du diffractogramme superrésolu de l’image transformée, pour déterminer si ladite signature spectrale dudit type de défaut est modifiée. Procédé selon l’une des revendications 7 à 9, dans lequel la transformation en espace topologique discret est une transformation gommante comportant des sous-étapes de : -application d’une transformation de Fourier au pavé de données d’image d’entrée, -masquage sélectif appliqué au résultat de la transformation de Fourier, -application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir le pavé de données d’image transformé. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le masquage sélectif met en œuvre un seuillage, consistant à mettre à zéro les valeurs du pavé de données transformé inférieures à une première valeur de seuil, ladite première valeur de seuil étant choisie en fonction d’un pave de données simulé exempt de défaut. Procédé selon l’une des revendications 10 ou 11, dans lequel ladite première cartographie est obtenue après application d’une transformation gommante et ladite deuxième cartographie est obtenue après application d’une transformation exacerbante, ou ladite première cartographie est obtenue après application d’une transformation exacerbante et ladite deuxième cartographie est obtenue après application d’une transformation gommante, et la combinaison met en œuvre une soustraction entre lesdites première et deuxième cartographies. Procédé selon l’une des revendications 7 à 11, dans lequel la transformation en espace topologique discret du pavé de données d’image d’entrée est une transformation exacerbante comportant des sous-étapes de: calcul d’une transformation à base de distances, associant à chaque point du pavé de données transformé une valeur représentative d’une plus petite distance, selon une métrique prédéterminée, entre ledit point et un point appartenant à une goutte, seuillage du résultat de ladite transformation à base de distances pour obtenir un pavé binaire de données transformé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, dans lequel la combinaison(106) met en œuvre une intersection des première et deuxième cartographies. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, dans lequel la combinaison (106) met en œuvre un apprentissage machine. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15, mis en œuvre par un processeur d’un dispositif de calcul. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de traitement d’image conforme aux revendications 1 à 16. Dispositif de traitement d’image pour la localisation de gouttes représentatives de défauts ou irrégularités dans un échantillon, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie formant un pavé de données d’image d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon, le dispositif étant caractérisé en ce qu’il comporte un processeur configuré pour exécuter: - un module (20) de premier traitement du pavé de données d’image d’entrée mettant en œuvre un premier classifieur entraîné par apprentissage machine, appliqué audit pavé de données d’image d’entrée pour obtenir une première cartographie spatiale des points de l’échantillon observé, chaque point de ladite première cartographie étant classifié dans une classe parmi un nombre prédéterminé de premières classes comprenant au moins une classe représentative d’un fond d’image, une classe représentative de motifs réguliers de référence et/ou une classe représentative d’un type de défaut ou irrégularité ; - un module (22) deuxième traitement du pavé de données d’image d’entrée comprenant : - un sous-module (30) de transformation du pavé de données d’image d’entrée par une transformation en espace topologique discret, pour obtenir un pavé de données transformé, - un sous-module (32) d’application d’un deuxième classifieur entraîné par apprentissage machine, appliqué au pavé de données transformé pour obtenir une deuxième cartographie spatiale de l’échantillon observé, chaque point de ladite deuxième cartographie étant classifié dans une classe parmi un nombre prédéterminé de deuxièmes classes comprenant au moins une classe représentative d’un fond d’image, une classe représentative de motifs réguliers et/ou une classe représentative d’un type de défaut ou irrégularité ; – un module (24) de combinaison des première et deuxième cartographies spatiales pour obtenir une cartographie finale avec localisation de défauts ou irrégularités dans l’échantillon observé.