Procédé (S200) de classification et de localisation d’au moins un objet (OBJ) dans une séquence d’images (IMG_SEQ), ledit procédé comprenant des étapes de : obtention (S210) d’une séquence (IMG_SEQ) d’une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) acquises par au moins une caméra (CAM) ; et détermination (S220) par un module classificateur-localisateur (X_NN) à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) de : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) audit au moins un objet (OBJ), ladite au moins classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; ledit module classificateur-localisateur (X_NN) étant configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite étape de détermination (S220) comprend des sous-étapes de : détermination (S221) de données encodées (LS_DATA) par un encodeur (CNN) à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) ; détermination (S222) de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) par un classificateur (CLA_NN) à partir des données encodées (LS_DATA) ; et détermination (S223) de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) par un localisateur (LOC_NN) à partir des données encodées (LS_DATA). Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que ledit encodeur (CNN) met en œuvre une ou plusieurs convolutions entre la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) et des filtres. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que ledit module classificateur-localisateur (X_NN) comprend un réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que lesdites une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) de la séquence obtenue (IMG_SEQ) sont consécutives et en ce que l’étape d’obtention (S210) de la séquence d’images comprend une sous-étape de recadrage (S212) desdites une ou plusieurs images acquises (IMG_1, …, IMG_N), un dit objet (OBJ) étant centré sur une image déterminée (IMG_1) de la séquence (IMG_SEQ). Procédé (S100) de configuration d’un module classificateur-localisateur (X_NN) d’objets (OBJ) dans des séquences d’images (IMG_SEQ), ledit procédé comprenant une étape d’initialisation (S120) dudit module classificateur-localisateur (X_NN) et au moins une itération des étapes de : détermination (S130) par ledit module classificateur-localisateur (X_NN) à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) de : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) à au moins un objet (OBJ) dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; évaluation (S140) d’une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) sur la base de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ), de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ), d’au moins une classe connue et d’au moins une position connue d’au moins un objet (OBJ) dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) étant représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets ; reconfiguration (S150) dudit module classificateur-localisateur (X_NN) pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS). Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que ladite étape d’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) comprend des sous-étapes de : évaluation (S141) d’une fonction de perte de classification (F_LOSS_CLA) à partir de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) et d’au moins une classe connue (TR_DATA) associée audit au moins un objet (OBJ) de ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) ; évaluation (S142) d’une fonction de perte de localisation (F_LOSS_LOC) à partir de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) et d’au moins une position connue (TR_DATA) associée audit au moins un objet (OBJ) de ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) ; et évaluation (S143) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) à partir du résultat de la fonction de perte de classification (F_LOSS_CLA) et du résultat de la fonction de perte de localisation (F_LOSS_LOC). Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que ladite fonction de perte de classification (FLOSS_CLA) est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de classification (FLOSS_CLA), est le nombre de classes attribuables de ladite liste de classes, est un indicateur binaire égal à si pour un dit objet (OBJ) la classe de ladite liste de classes est différente de la classe connue dudit objet (OBJ) et égal à 1 sinon, et avec une probabilité déterminée par le module classificateur-localisateur (X_NN) que ledit objet (OBJ) appartiennent à la classe . Procédé selon la revendication 7 ou 8 caractérisé en ce que ladite fonction de perte de localisation (FLOSS_LOC) est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de localisation (FLOSS_LOC), est le nombre d’images de ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), avec et un indicateur binaire égal à 1 si un dit objet (OBJ) est présent dans une image d’indice de ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA) et égale à 0 sinon, avec la position estimée dudit objet (OBJ) déterminée par le module classificateur-localisateur (X_NN) pour l’image d’indice , et avec la position connue dudit objet (OBJ) pour l’image d’indice . Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9 caractérisé en ce que ladite étape de reconfiguration (S150) est réalisée en utilisant un algorithme de descente de gradient à partir du résultat de l’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 10 caractérisé en ce que ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) comprend au moins un des éléments du groupe suivant : une ou plusieurs images acquises (TR_DATA_ACQ) par au moins une caméra (CAM) ; et une ou plusieurs images synthétisées (TR_DATA_SYN). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 11 caractérisé en ce qu’il comprend plusieurs itérations desdites étapes de détermination (S130), d’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS), et de reconfiguration (S150). Dispositif (APP) de classification et de localisation d’au moins un objet (OBJ) dans une séquence d’images (IMG_SEQ), ledit dispositif comprenant : un module d’obtention (MOD_OBT) pour obtenir une séquence (IMG_SEQ) d’une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) acquises par au moins une caméra (CAM) ; et un module classificateur-localisateur (X_NN) pour déterminer à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) audit au moins un objet (OBJ), ladite au moins classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionné parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; ledit module classificateur-localisateur (X_NN) étant configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA). Dispositif (APP) selon la revendication 13 caractérisé en ce que ledit module classificateur-localisateur (X_NN) est configuré par un procédé de configuration (S100) selon l’une quelconque des revendications 6 à 12. Système (SYS) comprenant un dispositif (APP) selon la revendication 13 ou 14 et au moins une caméra (CAM) configurée pour acquérir lesdites une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) de la séquence (IMG_SEQ). Système (SYS) selon la revendication 15 caractérisé en ce que ledit système (SYS) est un système de surveillance, ou un système de navigation. Aéronef comprenant un système (SYS) selon la revendication 15 ou 16. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.