Procédé de prédiction d’une probabilité d’erreur paquet prédite ( ) d’un lien radio (L R ) entre un émetteur et un récepteur dans un réseau de communication sans fil pour une pluralité de schémas de modulation et codage (MCS), ledit procédé de prédiction comprenant : - une étape de réception d’un vecteur de SNR ( ) ; - une étape de détermination d’un vecteur ( ) de paramètres de calibration à partir dudit vecteur de SNR ( ), ladite étape de détermination du vecteur ( ) de paramètres de calibration étant réalisée à partir d’une architecture de réseaux de neurones profonds (DNN) ; - une étape de traitement desdits paramètres de calibration par une fonction mathématique différentiable ( ) pour obtenir le rapport signal à bruit équivalent prédit ( ) ; - une étape de mapping gaussien permettant de déterminer la probabilité d’erreur paquet prédite ( ) à partir du rapport signal à bruit équivalent prédit ( ). Procédé de prédiction selon la revendication 1 dans lequel le mapping gaussien est réalisé par interpolation par segment et en ce que ledit procédé de prédiction comprend : - une étape d’apprentissage de poids des réseaux de neurones profonds (DNN) à partir de couples comportant un vecteur de SNR ( ) et un rapport signal à bruit équivalent ( ) associé, lesdits couples ( , ) étant déterminés pour la pluralité de schémas de modulation et codage (MCS), lesdits couples ( , ) étant préalablement stockés dans une base de données d’apprentissage (BD), les rapports signal à bruit équivalent ( ) des couples ( , ) étant déterminés par une inversion du mapping gaussien, ledit mapping gaussien étant obtenu par une simulation sur canal gaussien pour un schéma de modulation et codage donné. Procédé de prédiction selon la revendication 1 dans lequel le mapping gaussien est réalisé par interpolation globale et en ce que ledit procédé de prédiction comprend : - une étape d’apprentissage de poids des réseaux de neurones profonds (DNN) à partir de couples comportant un vecteur de SNR ( ) et une probabilité d’erreur paquet ( ) associé, lesdits couples ( , ) étant déterminés pour la pluralité de schémas de modulation et codage (MCS), lesdits couples ( , ) étant préalablement stockés dans une base de données d’apprentissage (BD). Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le vecteur de SNR ( ) est déterminé à partir d’une étape de traitement (T) d’un vecteur d’atténuations de canaux ( ) du lien radio (L R ). Procédé de prédiction selon la revendication 4, dans lequel l’étape (T) de traitement du vecteur d’atténuations de canaux ( ) comprend une étape de traitement (PA) pour une prise en compte d’un nombre d’antennes à l’émission ( ), l’émetteur ayant plusieurs antennes, et d’un nombre d’antennes à la réception ( ), le récepteur ayant plusieurs antennes, en vue d’obtenir un vecteur de rapport signal à bruit ( ). Procédé de prédiction selon la revendication 5, dans lequel l’étape (T) de traitement du vecteur d’atténuations de canaux ( ) comprend une étape (TI) de traitement d’invariance par permutation du vecteur de rapport signal à bruit ( ) pour obtenir le vecteur de SNR ( ). Procédé de prédiction selon la revendication 6, dans lequel le traitement d’invariance par permutation (TI) est une opération de tri. Procédé de prédiction selon la revendication 6, dans lequel le traitement d’invariance par permutation (TI) est une opération de discrétisation. Procédé de prédiction selon la revendication 6, dans lequel le traitement d’invariance par permutation (TI) est réalisé par d’autres réseaux de neurones profonds (DNN’). Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le vecteur de SNR ( ) est concaténé avec un rapport de signal à bruit moyen ( ). Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel le vecteur de SNR ( S ) est concaténé avec un vecteur ( ) d’encodage 1 parmi dans le cas de schémas de modulation et codage (MCS). Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel la fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante : avec un premier paramètre de calibration et un second paramètre de calibration, la ème valeur du vecteur de SNR ( ), allant de 1 à . Procédé de prédiction selon la revendication 12, dans lequel le premier paramètre de calibration c 1 est égal à 1 et ladite fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante : Procédé de prédiction selon la revendication 12, dans lequel le deuxième paramètre de calibration est égal à 1 et ladite fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante :