Procédé pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu, ledit milieu pouvant être quelconque, ladite au moins une caractéristique correspondant à une classe de plastique définie selon une classification prédéfinie, caractérisé en ce qu’on réalise au moins les étapes suivantes : a) Au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité d’images d’apprentissage d’échantillons dudit milieu comprenant des particules de plastique, les particules de plastique ayant été préalablement détectées sur lesdites images d’apprentissage et au moins une classe de plastique ayant été attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage, on construit un modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu à partir d’une image de l’échantillon du milieu en appliquant au moins les sous-étapes suivantes : i) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique sur ladite base d'apprentissage ; ii) on entraine un réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’imagettes sur ladite base d'apprentissage ; b) On acquière au moins une image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique au moyen d’un appareil photographique ; c) Pour chaque image dudit échantillon dudit milieu comprenant lesdites particules de plastique acquise à l’étape b), on applique ledit modèle pour détecter et déterminer au moins une caractéristique de particules de plastique présentes dans un échantillon d’un milieu construit à l’étape a) de la manière suivante : I) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique entrainé à l’étape a) sur ladite image dudit échantillon dudit milieu pour obtenir une image segmentée de ladite image dudit échantillon dudit milieu, on détecte lesdites particules de plastique à partir de ladite image segmentée, et on détermine une pluralité de contours entourant chacune desdites particules de plastique détectées sur ladite image segmentée ; II) on applique ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette entrainé à l’étape a) sur une pluralité d’imagettes de ladite image dudit échantillon dudit milieu, lesdites imagettes étant délimitées à partir de ladite pluralité de contours déterminés sur ladite image segmentée, et on détermine au moins ladite classe de plastique pour chacune desdites particules de plastique comprises dans lesdites imagettes. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ledit réseau de neurones convolutif permettant une segmentation sémantique correspond au réseau de neurones convolutif U-Net. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette correspond au réseau de neurones convolutif ResNet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à partir de ladite image segmentée, on détermine en outre le nombre et/ou la surface et/ou le périmètre et/ou le diamètre moyen et/ou le rapport d’aspect desdites particules de plastique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on détermine en outre la couleur desdites particules de plastique à l’issue de l’étape c) II), une couleur de plastique ayant été en outre attribuée à chaque particule de plastique détectée sur lesdites images d’apprentissage de ladite base d’apprentissage à laquelle est appliqué ledit réseau de neurone convolutif permettant une catégorisation à partir d’une imagette. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, au cours de l’étape b), on géolocalise le lieu de l’acquisition de l’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, préalablement à l’étape a), on construit ladite base d’apprentissage de la manière suivante : - on acquiert des images d’apprentissage d’échantillons d’un milieu comprenant des particules de plastique, au moyen d’un appareil photographique ; - sur chacune desdites images d’apprentissage, on entoure chacune desdites particules de plastique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie ; - puis on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chacune desdites particules de plastique au moins une classe de particules de plastique. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre au moins des étapes a) et c) du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.