Procédé de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de déformations dans un échantillon, comportant une acquisition d’au moins une image de microscopie formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte des étapes de : pour au moins un sous-pavé de données dudit pavé de données d’entrée, dit sous-pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, application (44) d’un traitement pour obtenir un sous-pavé, dit sous-pavé de gouttes, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé ; application (46) d’une transformation de Fourier sur le sous-pavé de gouttes pour obtenir un sous-pavé de données de fréquences, dans le domaine fréquentiel, application (48) d’un masque de sonde dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de sonde étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de sonde, application (52) d’un masque de référence dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de référence étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de référence, estimation (72) d’un déplacement entre le sous-pavé de données positionnelles de sonde et le sous-pavé de données positionnelles de référence selon au moins une dimension desdites N dimensions, permettant d’obtenir une cartographie des déformations selon ladite au moins une dimension. Procédé selon la revendication 1, comportant une étape de découpage (42) du pavé de données d’entrée en sous-pavés de composantes, chaque sous-pavé de composante comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape de découpage (42) met en œuvre une segmentation automatisée par apprentissage machine. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel le critère d’homogénéité est un critère d’homogénéité de structure, et/ou de valeurs d’intensité des données et/ou de permittivité diélectrique et/ou de propriétés électromagnétiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’application d’un traitement (44) pour obtenir un sous-pavé de gouttes comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé met en œuvre un algorithme d’apprentissage machine, entraîné pour classifier les données du sous-pavé de composante en deux classes, respectivement une classe de « fond » et une classe de « gouttes ». Procédé selon la revendication 5, comportant en outre, après la classification, une application d’une segmentation morphologique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’application (44) d’un traitement pour obtenir un sous-pavé de gouttes comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé met en œuvre un filtrage par convolution avec un noyau de taille donnée, une normalisation locale et un seuillage de binarisation. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comportant une étape (56) de calcul d’un masque de sonde à partir du sous-pavé de données de fréquences, et une étape de calcul d’un masque de référence à partir du masque de sonde, dans lequel le masque de sonde comporte de premiers motifs, et le masque de référence comporte de deuxièmes motifs, lesdits deuxièmes motifs étant de forme analogue et de dimension réduite par rapport aux premiers motifs. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comportant une étape de calcul d’un masque de référence par simulation à partir de caractéristiques dudit échantillon et de paramètres utilisés lors de l’acquisition de l’image de microscopie. Procédé selon l’une des revendications 8 ou 9, dans lequel, dans le cas où ledit sous-pavé de données de fréquences correspond à un matériau cristallin, ledit masque de sonde est formé par un réseau périodique de boules en N dimensions, chaque boule ayant un premier diamètre associé, et ledit masque de référence est formé par un réseau périodique de motifs en forme de boule en N dimensions ayant un deuxième diamètre inférieur au premier diamètre. Procédé selon la revendication 10, dans lequel ledit réseau périodique de boules est obtenu, pour ledit matériau cristallin, à partir d’un diagramme de diffraction simulé pour ledit matériau cristallin. Procédé selon la revendication 9, dans lequel ledit réseau périodique de boules est obtenu, par application d’une classification par une méthode de classification par apprentissage machine entraînée à cet effet, appliquée au sous-pavé de données de fréquences. Procédé selon l’une des revendications 8 à 12, dans lequel, dans le cas où ledit sous-pavé de données de fréquences correspond à un matériau amorphe, ledit masque de sonde comporte des sphéroïdes concentriques autour d’un point central du domaine fréquentiel, de première épaisseur, le ledit masque de référence comporte de sphéroïdes concentriques autour d’un point central du domaine fréquentiel, de deuxième épaisseur, inférieure à la première épaisseur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, dans lequel l’étape d’estimation (72) d’un déplacement permettant d’obtenir une cartographie des déformations selon ladite au moins une dimension met en œuvre une méthode d’estimation par vélocimétrie de particules. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de déformations dans un échantillon conforme aux revendications 1 à 14. Dispositif de traitement de données multidimensionnelles de microscopie pour la localisation de déformations dans un échantillon, configuré pour acquérir au moins une image de microscopie formant un pavé de données d’entrée, la ou chaque image dudit pavé étant représentative d’une partie de l’échantillon observé, ledit pavé de données d’entrée étant représenté dans un espace à N dimensions, N étant supérieur ou égal à deux, le dispositif comportant un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre : pour au moins un sous-pavé de données dudit pavé de données d’entrée, dit sous-pavé de composante, comportant des données homogènes selon un critère d’homogénéité relatif à au moins un matériau de l’échantillon observé, un module (22) d’application d’un traitement pour obtenir un sous-pavé, dit sous-pavé de gouttes, comportant des gouttes représentatives d’une structure atomique d’une partie de l’échantillon observé ; un module (24) d’application d’une transformation de Fourier sur le sous-pavé de gouttes pour obtenir un sous-pavé de données de fréquences, dans le domaine fréquentiel, un module (26) d’application d’un masque de sonde dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de sonde étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite un module (30) d’application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de sonde, un module (28) d’application d’un masque de référence dans le domaine fréquentiel au sous-pavé de données de fréquences, ledit masque de référence étant déterminé en fonction dudit au moins un matériau de l’échantillon observé, et ensuite un module (30) d’application d’une transformation de Fourier inverse pour obtenir un sous-pavé de données positionnelles de référence, -un module (32) d’estimation d’un déplacement entre le sous-pavé de données positionnelles de sonde et le sous-pavé de données positionnelles de référence selon au moins une dimension desdites N dimensions, permettant d’obtenir une cartographie des déformations selon ladite au moins une dimension.