Procédé d’encodage de données, le procédé étant mis en œuvre dans un encodeur (110) stockant des couches de neurones (111) comprenant une couche d’entrée (112) et au moins une couche convolutionnelle cachée (113) d’un réseau de neurones convolutionnel de type auto-encodeur, ladite couche d’entrée comprenant un premier nombre de dimensions et ladite au moins une couche convolutionnelle cachée comprenant un deuxième nombre de dimensions, le deuxième nombre de dimensions étant inférieur au premier nombre de dimensions, le procédé d’encodage comprenant les opérations suivantes : - réception (201) de données d’entrée de taille égale au premier nombre de dimensions ; - traitement (202) des données d’entrée par les couches de neurones de manière à obtenir un vecteur latent de taille égale au deuxième nombre de dimensions, chaque dimension du vecteur latent étant codée selon un premier format de codage sur N bits; - quantification (203) de chaque dimension du vecteur latent selon un deuxième format de codage sur M bits, M étant strictement inférieur à N, pour obtenir un vecteur latent quantifié ; - transmission (204) du vecteur latent quantifié sur un canal de communication (130) compatible avec le deuxième format de données. Procédé de décodage de données compressées, le procédé étant mis en œuvre dans un décodeur (120) stockant des couches de neurones (122) comprenant, une couche de sortie (124) et au moins une couche convolutionnelle cachée (123) d’un réseau de neurones convolutionnel de type auto-encodeur, ladite couche de sortie comprenant un premier nombre de dimensions et ladite au moins une couche convolutionnelle cachée comprenant un deuxième nombre de dimensions, le deuxième nombre de dimensions étant inférieur au premier nombre de dimensions, le procédé de décodage comprenant les opérations suivantes : - réception (301) par un canal de communication (130) d’un vecteur latent quantifié de taille égale au deuxième nombre de dimensions, chaque dimension du vecteur latent quantifié étant codée selon un deuxième format de codage sur M bits, ledit canal de communication étant compatible avec le deuxième format de codage ; - dé-quantification (302) du vecteur latent quantifié en une estimation de vecteur latent selon un premier format de codage, dans lequel chaque dimension de l’estimation du vecteur latent est codé selon un premier format de codage sur N bits, N étant strictement supérieur à M ; - traitement (303) du vecteur latent par les couches de neurones de manière à obtenir des données de sortie de taille égale au premier nombre de dimensions ; - transmission (304) des données de sortie. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le canal de communication (130) est un bus CAN, dans lequel le premier format de codage sur N bits est une valeur flottante sur 32 bits et dans lequel le deuxième format de codage sur M bits est une valeur entière sur 8 bits. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données d’entrée et les données de sortie sont représentatives d’une photométrie d’éclairage pour véhicule automobile. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape préalable (200 ; 300) d’apprentissage non-supervisé du réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur sur un jeu de données d’entraînement. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (401 ; 501). Encodeur (110) comprenant - une mémoire (402) stockant des couches de neurones (111) comprenant une couche d’entrée (112) et au moins une couche convolutionnelle cachée (113) d’un réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur, ladite couche d’entrée comprenant un premier nombre de dimensions et ladite au moins une couche convolutionnelle cachée comprenant un deuxième nombre de dimensions, le deuxième nombre de dimensions étant inférieur au premier nombre de dimensions ; - une première interface (403) apte à recevoir de données d’entrée de taille égale au premier nombre de dimensions - un processeur (401) configuré pour traiter des données d’entrée par les couches de neurones de manière à obtenir un vecteur latent de taille égale au deuxième nombre de dimensions, chaque dimension du vecteur latent étant codé selon un premier format de codage sur N bits, et quantifier chaque dimension du vecteur latent selon un deuxième format de codage sur M bits, M étant strictement inférieur à N, pour obtenir un vecteur latent quantifié ; - une deuxième interface (404) apte à transmettre le vecteur latent quantifié sur un canal de communication (130) compatible avec le deuxième format de données. Décodeur (120) comprenant - une mémoire (502) stockant des couches de neurones (122) comprenant une couche de sortie (123) et au moins une couche convolutionnelle cachée (124) d’un réseau de neurones convolutionnel de type auto-encodeur, ladite couche de sortie comprenant un premier nombre de dimensions et ladite au moins une couche convolutionnelle cachée comprenant un deuxième nombre de dimensions, le deuxième nombre de dimensions étant inférieur au premier nombre de dimensions ; - une première interface (503) apte à recevoir par un canal de communication d’un vecteur latent quantifié de taille égale au deuxième nombre de dimensions, chaque dimension du vecteur latent quantifié étant codée selon un deuxième format de codage sur M bits, ledit canal de communication étant compatible avec le deuxième format de codage ; - un processeur (501) configuré pour dé-quantifier le vecteur latent quantifié en une estimation de vecteur latent selon un premier format de codage, dans lequel chaque dimension de l’estimation du vecteur latent est codé selon un premier format de codage sur N bits, N étant strictement supérieur à M, et pour traiter le vecteur latent par les couches de neurones de manière à obtenir des données de sortie de taille égale au premier nombre de dimensions ; - une deuxième interface (504) apte à transmettre des données de sortie. Système comprenant un encodeur (110) selon la revendication 7 et un décodeur (120) selon la revendication 8. Système selon la revendication 9, dans lequel l’encodeur (110) est intégré dans un module de contrôle central d’un véhicule automobile et dans lequel le décodeur (120) est intégré dans un dispositif d’éclairage du véhicule automobile.