Procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, mis en œuvre par ordinateur, pour améliorer une acuité dudit modèle et augmenter des performances d’un ordinateur implémentant ledit modèle, ledit procédé comprenant : une étape (510) de tirage d’un ensemble initial (E 0 ) de n échantillons (H) d’hyperparamètres, composés chacun de m hyperparamètres (h), avec n et m deux entiers naturels non nuls ; une étape (520) de sélection des p échantillons, dits meilleurs, donnant la ou les plus grandes valeurs d’une fonction fitness, avec p entier compris entre 1 et n ; une étape (530) de construction de n-p nouveaux échantillons, dont une première partie par des opérations de génération et une deuxième partie par des opérations de mutation, à partir des p meilleurs échantillons ; une étape (540) de formation d’un nouvel ensemble (E) constitué des p meilleurs échantillons et des n-p nouveaux échantillons ; les trois dernières étapes (520) à (540) étant répétées jusqu’à convergence des k meilleurs échantillons, avec k entier compris entre 1 et p, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre : une étape (550) de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons (Hi, Hj) parmi les k meilleurs échantillons, chaque échantillon étant pondéré par sa valeur par la fonction fitness ; une étape (560) de recherche aléatoire, autour du meilleur échantillon de chaque couple de l’étape précédente, d’au moins un nouvel échantillon situé à une distance inférieure à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre dudit couple ; les deux dernières étapes (550) et (560) étant répétées, avec une mise à jour systématique des k meilleurs échantillons, jusqu’à convergence du meilleur échantillon (H*). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le tirage de l’ensemble initial est réalisé de manière aléatoire. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les n-p nouveaux échantillons construits comprennent autant d’échantillons obtenus par génération que d’échantillons obtenus par mutation. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape (530) de construction des n-p nouveaux échantillons, une troisième partie est construite par une recherche aléatoire. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les mutations sont réalisées avec un taux d’aléas inférieur à 50%. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel p est inférieur à n/2. Produit programme d’ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique selon l’une des revendications 1 à 6. Médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé (500) d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique selon l’une des revendications 1 à 6.