Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones (NN) artificiels comportant une cellule unitaire (UCEL) comprenant : - une première couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV1) configurée pour recevoir un tenseur d’entrée (IT) et pour générer un premier tenseur (T1), puis - une première couche de normalisation par lot (BN1), puis - une couche de concaténation (CONC) configurée pour générer un tenseur (T3) concaténant le tenseur d’entrée (IT) et un tenseur (T2) généré par la première couche de normalisation par lot (BN1), puis - une seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2), puis - une seconde couche de normalisation par lot (BN2). Produit programme d’ordinateur selon la revendication 1, dans lequel la première couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV1) est effectuée en profondeur sur le tenseur d’entrée (IT). Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 ou 2 dans lequel la seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2) est effectuée point par point sur le tenseur (T3) généré par la couche de concaténation. Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel ladite au moins une cellule unitaire (UCEL) comporte également une couche de mise en commun (PL) entre la seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2) et la seconde couche de normalisation par lot (BN2). Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche d’extraction d’attributs (FEXT) configurée pour extraire des attributs d’un tenseur de données d’entrée (INPT) et pour générer un tenseur des attributs extraits, ladite au moins une cellule unitaire (UCEL) étant configurée pour recevoir en entrée le tenseur des attributs extraits. Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 à 5, le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche de classification (CLSF) configurée pour recevoir le tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), pour classifier le tenseur de données (INPT) reçu en entrée du réseau de neurones à partir du tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), et pour délivrer en sortie du réseau de neurones la classe déterminée (OTPT). Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 à 5, le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche de détection configurée pour recevoir le tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), pour détecter des éléments dans le tenseur de données (INPT) reçu en entrée du réseau de neurones à partir du tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), et pour délivrer en sortie du réseau de neurones les éléments détectés. Produit programme d’ordinateur selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le réseau de neurones artificiels comporte en outre une pluralité de cellules unitaires (UCEL) successives. Microcontrôleur comprenant une mémoire (MEM) dans laquelle est stocké un programme (PRG) selon l’une des revendications 1 à 8 et une unité de traitement (UT) configurée pour exécuter ce programme (PRG). Procédé de traitement d’un tenseur de données comportant une mise en œuvre d’un réseau de neurones (NN) artificiels comportant une cellule unitaire (UCEL) comprenant : - une première couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV1) configurée pour recevoir un tenseur d’entrée (IT) et pour générer un premier tenseur (T1), puis - une première couche de normalisation par lot (BN1), puis - une couche de concaténation (CONC) configurée pour générer un tenseur (T3) concaténant le tenseur d’entrée (IT) et un tenseur (T2) généré par la première couche de normalisation par lot (BN1), puis - une seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2), puis - une seconde couche de normalisation par lot (BN2). Procédé selon la revendication 10, dans lequel la première couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV1) est effectuée en profondeur sur le tenseur d’entrée (IT). Procédé selon l’une des revendications 10 ou 11 dans lequel la seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2) est effectuée point par point sur le tenseur (T3) généré par la couche de concaténation. Procédé selon l’une des revendications 10 à 12 dans lequel ladite au moins une cellule unitaire (UCEL) comporte également une couche de mise en commun (PL) entre la seconde couche de convolution bidimensionnelle binaire (CONV2) et la seconde couche de normalisation par lot (BN2). Procédé selon l’une des revendications 10 à 13, dans lequel le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche d’extraction d’attributs (FEXT) configurée pour extraire des attributs d’un tenseur de données d’entrée (INPT) et pour générer un tenseur des attributs extraits, ladite au moins une cellule unitaire (UCEL) étant configurée pour recevoir en entrée le tenseur des attributs extraits. Procédé selon l’une des revendications 10 à 14, le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche de classification (CLSF) configurée pour recevoir le tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), pour classifier le tenseur de données (INPT) reçu en entrée du réseau de neurones à partir du tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), et pour délivrer en sortie du réseau de neurones la classe déterminée (OTPT). Procédé selon l’une des revendications 10 à 15, le réseau de neurones artificiels comporte en outre au moins une couche de détection configurée pour recevoir le tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), pour détecter des éléments dans le tenseur de données (INPT) reçu en entrée du réseau de neurones à partir du tenseur généré en sortie de ladite au moins une cellule unitaire (UCEL), et pour délivrer en sortie du réseau de neurones les éléments détectés. Procédé selon l’une des revendications 10 à 16, dans lequel le réseau de neurones artificiels comporte en outre une pluralité de cellules unitaires (UCEL) successives.