Dispositif électronique (20) de traitement de donnée(s), le dispositif (20) étant destiné à être connecté à un capteur (15), et comprenant : - un module d’acquisition (22) apte à être connecté au capteur (15), et configuré pour acquérir une donnée ; - un module d’estimation (24) configuré pour estimer une tâche associée à la donnée, via l’inférence d’un modèle de prédiction (60) ; - un ensemble (26) de modèle(s) d’intelligence artificielle, ledit ensemble (26) comportant le modèle de prédiction (60) ; et - un module de détermination (28) configuré pour déterminer une tâche résultante (Y*) pour la donnée ; caractérisé en ce que le module de détermination (28) est configuré pour calculer une grandeur (E, A) représentative de l’estimation ; puis pour sélectionner, en fonction de la grandeur (E, A) calculée, un mode de détermination parmi un mode assisté de détermination (ACL) et plusieurs modes supervisés de détermination ; et pour déterminer, suivant le mode de détermination sélectionné, la tâche résultante (Y*) ; en mode assisté de détermination (ACL), le module de détermination (28) étant configuré pour envoyer à un utilisateur une requête en fourniture d’une tâche pour la donnée, et la tâche déterminée étant alors la tâche fournie par l’utilisateur ; et chaque mode supervisé de détermination (SSL, AUL) étant dépourvu d’envoi de requête à l’utilisateur, et en ce que le dispositif (20) comprend en outre un module d’apprentissage (30) configuré pour modifier des poids synaptiques du modèle de prédiction (60) en utilisant un algorithme de rétropropagation pour le calcul du gradient de chaque poids synaptique suivant une fonction de coût, la fonction de coût dépendant de la grandeur (E, A) calculée. Dispositif (20) selon la revendication 1, dans lequel le module de détermination (28) est configuré pour sélectionner le mode de détermination via une comparaison de la grandeur (E, A) calculée avec au moins un seuil ; le mode assisté de détermination (ACL) étant de préférence sélectionné via la comparaison de ladite grandeur (E, A) avec un premier seuil (E a , A a ). Dispositif (20) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les modes supervisés de détermination incluent un mode semi-supervisé de détermination (SSL) et un mode auto-supervisé de détermination (AUL) ; en mode semi-supervisé de détermination (SSL), le module de détermination (28) étant de préférence configuré pour déterminer la tâche résultante (Y*) à partir de la tâche prédite ; en mode auto-supervisé de détermination (AUL), le module de détermination (28) étant de préférence configuré pour déterminer une tâche additionnelle, en appliquant une transformation prétexte à la donnée acquise, la tâche additionnelle étant alors obtenue via l’inférence d’un modèle prétexte (66) sur la donnée transformée, le modèle prétexte (66) étant un modèle d’intelligence artificielle inclus dans l’ensemble (26) de modèle(s) d’intelligence artificielle. Dispositif (20) selon les revendications 2 et 3, dans lequel le module de détermination (28) est configuré pour sélectionner le mode semi-supervisé de détermination (SSL) via la comparaison de la grandeur (E, A) calculée avec un deuxième seuil (E ss , A ss ), le deuxième seuil (E ss , A ss ) étant distinct du premier seuil (E a , A a ). Dispositif (20) selon la revendication 3 ou 4, dans lequel le module d’apprentissage (30) est configuré pour modifier les poids synaptiques suivant une première fonction de coût si le mode de détermination sélectionné est le mode assisté de détermination (ACL) ou le mode semi-supervisé de détermination (SSL) ; et respectivement suivant une deuxième fonction de coût distincte de la première fonction de coût si le mode de détermination sélectionné est le mode auto-supervisé de détermination (AUL). Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la grandeur est une grandeur représentative d’un défaut de l’estimation ; la grandeur étant de préférence une incertitude de prédiction (E) calculée via le modèle de prédiction (60) ; l’ensemble (26) de modèle(s) d’intelligence artificielle comportant de préférence en outre un modèle de détection d’anomalie (400) ; la grandeur étant de préférence encore un coefficient d’anomalie (A) calculé via le modèle de détection d’anomalie (400) ; la grandeur étant de préférence encore une combinaison de l’incertitude de prédiction (E) calculée via le modèle de prédiction (60) et du coefficient d’anomalie (A) calculé via le modèle de détection d’anomalie (400). Dispositif (20) selon les revendications 5 et 6, dans lequel le module de détermination (28) est configuré pour sélectionner le mode assisté de détermination (ACL) si la grandeur (E, A) calculée est supérieure au premier seuil (E a , A a ) ; pour sélectionner le mode semi-supervisé de détermination (SSL) si ladite grandeur (E, A) est inférieure au deuxième seuil (E ss , A ss ), le deuxième seuil (E ss , A ss ) étant distinct du premier seuil (E a , A a ) ; et pour sélectionner le mode auto-supervisé de détermination (AUL) si ladite grandeur (E, A) est comprise entre le deuxième seuil (E ss , A ss ) et le premier seuil (E a , A a ). Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (20) comprend en outre une mémoire tampon (32), et le module d’apprentissage (30) est connecté à la mémoire tampon (32), et configuré en outre pour stocker, suivant une règle de stockage et dans la mémoire tampon (32), la donnée et la tâche déterminée associée, issues du module de détermination (28) ; la règle de stockage étant de préférence choisie parmi le groupe consistant en : une règle en fonction d’une probabilité de chaque type de tâche ; une règle en fonction de type(s) de tâche(s) déjà stocké(s) en mémoire tampon (32) ; une règle en fonction d’une pertinence de chaque type de tâche ; une règle en fonction d’une priorité de chaque type de tâche ; une règle en fonction d’une pertinence de chaque donnée ; et une règle aléatoire. la mémoire tampon (32) comportant de préférence une première zone pour le stockage de tâche(s) déterminée(s) suivant le mode assisté de détermination (ACL) et de donnée(s) associée(s), et une deuxième zone pour le stockage de tâche(s) déterminée(s) suivant le mode semi-supervisé de détermination (SSL) et de donnée(s) associée(s), la deuxième zone étant distincte de la première ; et lors du stockage dans la mémoire tampon (32) de nouvelle(s) donnée(s) et tâche(s) associée(s), le module d’apprentissage (30) étant de préférence en outre configuré pour effacer, selon une règle de mise à jour, une ou plusieurs données et tâches préalablement stockées. Dispositif (20) selon la revendication 8, dans lequel le module d’acquisition (22) est connecté à la mémoire tampon (32), et est configuré en outre pour acquérir la donnée depuis une source choisie, selon une règle de choix, parmi le capteur (15) et la mémoire tampon (32) ; la règle de choix étant de préférence une règle aléatoire ; la source étant de préférence choisie parmi le capteur (15) et chacune des zones distinctes séparément, lorsque la mémoire tampon (32) comporte plusieurs zones distinctes. Dispositif (20) selon la revendication 8 ou 9, dans lequel au moins un module parmi le module d’apprentissage (30) et le module d’acquisition (22) est configuré en outre pour générer des donnée(s) et tâche(s) additionnelle(s) en appliquant une opération de transformation à des donnée(s) et tâche(s) stockée(s) ou à stocker dans la mémoire tampon (32) ; l’opération de transformation étant de préférence choisie parmi le groupe consistant en : une opération de floutage, une opération de changement de couleur, une opération de recadrage, et une opération de remise à l'échelle, une opération de fenêtrage temporel, une opération d’ajout de bruit, une opération de dilatation, et une opération de contraction. Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications 8 à 10, dans lequel le module d’apprentissage (30) est configuré en outre pour compresser la donnée et la tâche issues du module de détermination (28), puis pour stocker la donnée et la tâche compressées dans la mémoire tampon (32) ; et le module d’acquisition (22) est alors configuré pour décompresser lesdites donnée et tâche compressées, avant transmission au module d’estimation (24). Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’apprentissage (30) comprend en outre une unité d’apprentissage incrémental (500) configurée pour créer un ensemble de pseudo-exemple(s), puis pour mettre en œuvre un apprentissage continu du module d’estimation (24) en réinjectant l’ensemble de pseudo-exemple(s) en entrée dudit module d’estimation (24). Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (20) comprend en outre une mémoire (34) de stockage de paramètres du modèle de prédiction (60) si le mode de détermination sélectionné est le mode assisté de détermination (ACL), pour une modification ultérieure des paramètres dudit modèle de prédiction (60) après réception de la tâche fournie par l’utilisateur ; les paramètres stockés étant de préférence les poids synaptiques et des fonctions d’activation dudit modèle de prédiction (60). Dispositif (20) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le traitement est une classification de la donnée, et la tâche est une classe attribuée à la donnée. Système électronique (10) comprenant un capteur (15) et un dispositif électronique (20) de traitement de donnée(s) connecté au capteur (15), caractérisé en ce que le dispositif électronique de traitement (20) est selon l’une quelconque des revendications précédentes, et au moins une donnée à traiter est un élément présent dans une scène captée par le capteur (15). Procédé de traitement de donnée(s), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique de traitement (20) destiné à être connecté à un capteur (15) et comportant un ensemble (26) de modèle(s) d’intelligence artificielle, le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’une donnée correspondant à un signal issu du capteur (15) ; - estimation d’une tâche associée à la donnée, via l’inférence d’un modèle de prédiction (60) inclus dans l’ensemble (26) de modèle(s) d’intelligence artificielle ; et - détermination d’une tâche résultante (Y*) pour la donnée ; caractérisé en ce que l’étape de détermination comporte en outre le calcul d’une grandeur (E, A) représentative de l’estimation ; puis la sélection, en fonction de la grandeur (E, A) calculée, d’un mode de détermination parmi un mode assisté de détermination (ACL) et plusieurs modes supervisés de détermination ; et la détermination, suivant le mode de détermination sélectionné, de la tâche résultante (Y*) ; le mode assisté de détermination (ACL) comportant un envoi à un utilisateur d’une requête en fourniture d’une tâche pour la donnée, et la tâche déterminée étant alors la tâche fournie par l’utilisateur ; et chaque mode supervisé de détermination (SSL, AUL) étant dépourvu d’envoi de requête à l’utilisateur, et en ce que le procédé comprend en outre une étape d’apprentissage comportant une modification des poids synaptiques du modèle de prédiction (60) en utilisant un algorithme de rétropropagation pour le calcul du gradient de chaque poids synaptique suivant une fonction de coût, la fonction de coût dépendant de la grandeur (E, A) calculée. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon la revendication précédente.