Procédé de traitement de données comprenant les opérations suivantes : lors d’une phase préalable (300), apprentissage supervisé (302) d’un premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur sur la base d’un premier jeu de données d’entraînement, le premier jeu de données d’entraînement comprenant des paires d’images comprenant une image de qualité donnée et une image compressée obtenue par compression de l’image de qualité donnée, dans lequel l’apprentissage supervisé est apte à minimiser un écart entre une image rehaussée obtenue par traitement par le premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur, d’une image compressée, et l’image de qualité donnée associée par paire à l’image compressée ; stockage (303) dudit premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur dans un récepteur (120) ; le procédé comprenant en outre, lors d’une phase courante (310) mise en œuvre par ledit récepteur : réception (311) de données compressées depuis un canal de communication (130) ; décompression (312) desdites données compressées en des données décompressées ; application (313) du premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur aux données compressées pour obtenir des données rehaussées ; transmission (314) desdites données rehaussées. Procédé traitement de données selon la revendication 1, dans lequel la décompression desdites données compressées est basée sur un algorithme de décompression par linéarisation, par gradient, JPG ou PCA. Procédé de traitement de données selon la revendication 1, dans lequel la décompression desdites données compressées est mise en œuvre par un traitement par des couches de neurones comprenant une couche de sortie (411) et au moins une couche convolutionnelle cachée (412) d’un deuxième 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. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre, lors de la phase préalable (300), un apprentissage non-supervisé du deuxième réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur sur un deuxième jeu de données d’entraînement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données compressées et les données rehaussées sont représentatives d’une photométrie de dispositif d’éclairage. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les données rehaussées sont transmises à un module de commande d’un dispositif d’éclairage pour véhicule automobile. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel les données compressées sont reçues depuis un encodeur (110) d’un module de contrôle centralisé de véhicule automobile et dans lequel le canal de communication (130) est un bus CAN. Récepteur (120) comprenant : une mémoire (502) stockant un premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur apte à obtenir des données rehaussées à partir de données compressées ; une première interface (503) apte à recevoir des données compressées sur un canal de communication (130) ; un processeur (501) configuré pour décompresser les données en des données décompressées, et pour appliquer le premier réseau de neurones convolutionnel auto-encodeur aux données compressées pour obtenir des données rehaussées ; une deuxième interface (504) apte à transmettre les données rehaussées. Système comprenant un récepteur (120) selon la revendication 8, un encodeur (110) apte à recevoir des données d’entrée, à compresser les données d’entrées en des données compressées et à transmettre les données compressées au récepteur via un canal de communication (130). Système selon la revendication 9, dans lequel l’encodeur (110) est intégré dans un module de contrôle central d’un véhicule automobile, dans lequel le récepteur (120) est intégré dans un dispositif d’éclairage du véhicule automobile, dans lequel le canal de communication (130) est un bus CAN et dans lequel les données d’entrée sont représentatives d’une photométrie d’éclairage.