Procédé de construction d’une base de données de référence à partir d’un réseau de neurones multicouches, comprenant : S10) une étape d’extraction d’une pluralité de couches (101) du réseau de neurones multicouches (100) pour différentes données d’entraînement (102) injectées dans le réseau de neurones , S20) une étape de détermination d’une pluralité de signatures de référence (103), chaque signature de référence (103) étant obtenue à partir des couches (101) du réseau de neurones pour les données d’entraînement (102) correspondant à une même classe prédite (104), la base de données de référence (105) associant chaque classe prédite (104) avec la signature de référence (103) correspondante. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape S10) comprend un calcul d’une valeur caractéristique (106) par couche (101) pour chaque donnée d’entraînement (102) ; dans lequel, dans l’étape S20), chaque signature de référence (103) est obtenue en calculant la moyenne, pour toutes les données d’entraînement (102) correspondant à une même classe (104), de chaque valeur caractéristique (106) couche par couche (101). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, dans l’étape S10), les données d’entraînement (102) sont issues d’un sous-ensemble de données d’entraînement (102) correctement prédites par le réseau de neurones (100), les données d’entraînement (102) dudit sous-ensemble étant ensuite triées en fonction de leur probabilité d’appartenir à une des classes (104), et sélectionnées en prenant une proportion prédéfinie du sous-ensemble trié. Procédé d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches vis-à-vis d’une attaque antagoniste, comprenant, en phase d’inférence et pour une donnée d’inférence (108) injectée dans le réseau de neurones : S30) une prédiction de la classe (104) pour la donnée d’inférence (108) ; S40) une détermination d’une signature courante (109) par une extraction d’une pluralité de couches (101) du réseau de neurones pour la donnée d’inférence (108) ; S50) une mesure d’un score de conformité (119) entre la signature courante (109) et la signature de référence (103) correspondant à la classe prédite, la signature de référence (103) étant déterminée en utilisant la base de données de référence (105) obtenue par le procédé de construction d’une base de données de référence selon l’une des revendications 1 à 3 ; S60) en fonction du score de conformité (119), une validation de la donnée d’inférence (108) et de la classe associée (104), ou une correction de la donnée d’inférence (108) et/ou dans au moins une des couches (101) du réseau de neurones. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, dans l’étape S40), la signature courante (109) comprend une pluralité de valeurs caractéristiques (110), chaque valeur caractéristique (110) étant obtenue par extraction réalisée sur une des couches (101) du réseau de neurones pour la donnée d’inférence (108), dans lequel l’étape S50) comprend : - le calcul d’une distance entre la signature courante (109) et la signature de référence (103) ; - le calcul d’une valeur statistique appliquée à la distance ; - la donnée d’inférence (108) étant validée si la valeur statistique est supérieure à un seuil prédéterminé. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le seuil prédéterminé est calculé hors ligne sur un jeu de test pour une application cible de la classification. 7. Procédé selon l’une des revendications 5 ou 6 prise en combinaison avec l’une des revendications 1 à 3, dans lequel chaque signature de référence (103) comprend un vecteur moyen et une matrice de covariance associées à la classe prédite, et dans lequel, dans l’étape S50) : - la distance est une distance de Mahalanobis, la distance de Mahalanobis étant calculée en tenant compte de la matrice inverse de covariance ; - la valeur statistique est une p-valeur d’un test du khi-deux appliqué à la distance de Mahalanobis correspondant à la distance entre la signature courante et la distribution des signatures de référence associées à la classe prédite, la distribution étant modélisée dans la base de données de référence (105) par le vecteur moyen et la matrice de covariance associées à la classe prédite. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 5 à 7, dans lequel la valeur caractéristique (106, 110) de chaque couche (101) est obtenue en calculant une combinaison statistique matricielle entre les cartes de caractéristiques (111) de la couche. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la combinaison statistique matricielle comprend le calcul d’une médiane entre les cellules (112) de même rang et de même colonne, et le calcul d’une valeur maximale parmi toutes les médianes. 10. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la combinaison statistique matricielle comprend le calcul d’une médiane entre les cellules (112) de même rang et de même colonne, et le calcul d’une norme de Froebenius d’une matrice (118) composée de toutes les médianes. 11. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 5 à 7, dans lequel la valeur caractéristique (106, 110) de chaque couche (101) est obtenue en calculant une unique statistique pour l’ensemble cartes de caractéristiques (111). 12. Procédé selon la revendication 11, dans lequel l’unique statistique correspond à une moyenne entre toutes les cellules (112) des cartes de caractéristiques (111). 13. Procédé selon l’une des revendications 4 à 12, dans lequel la correction de la donnée d’inférence (108) comprend une étape de filtrage du signal injecté et/ou des couches du réseau de neurones. 4 Procédé selon l’une des revendications 4 à 12, dans lequel la correction de la donnée d’inférence (108) comprend une reconstruction de l’entrée de chaque couche (101) par une technique de reconstruction inverse, et une mesure de l’erreur de reconstruction. 15. Procédé selon l’une des revendications 5 à 12, dans lequel au moins une des couches (101) du réseau de neurones est corrigée par substitution de la valeur caractéristique (110) ou de la moyenne entre la valeur caractéristique (110) et la signature de référence (103). 16. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le nombre de couches extraites (101) est défini en fonction d’un taux d’erreurs résiduelles de la signature courante. 17. Procédé selon la revendication 15, dans lequel : - 10 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -3 ; - 17 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -5 ; - 24 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -7 ; - 33 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 - 9 . 18. Procédé selon l’une des revendications 4 à 17, dans lequel les données d’entraînement (102) sont des images géoréférencées, et dans lequel la donnée d’inférence (108) est une image, la classe prédite (104) correspondant à un géoréférencement de ladite image. 19. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant l’extraction des couches (101) les moins corrélées entre elles du réseau de neurones multicouches, parmi l’ensemble des couches du réseau de neurones multicouches. 20. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les étapes S30), S40) et S50) sont répétées après la correction de la donnée d’inférence (108) et/ou des couches (101) du réseau de neurones, jusqu’à ce que le score de conformité (109) remplisse une condition prédéterminée. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 19 lorsqu’il est exécuté par un ordinateur. Support de stockage lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, impliquent que l’ordinateur mette en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 19. 3Système (113) de construction d‘une base de données de référence à partir d’un réseau de neurones multicouches, comprenant - un module d’extraction (114) d’une pluralité de couches (101) du réseau de neurones multicouches pour différentes données d’entraînement (102) injectées dans le réseau de neurones ; - un module de détermination d’une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence (103) étant obtenue à partir des couches (101) du réseau de neurones pour les données d’entraînement (102) correspondant à une même classe prédite (104) ; - une base de données de référence (105) associant chaque classe prédite (104) par le réseau de neurones avec une signature de référence correspondante (103) 4Système d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches (115) vis-à-vis d’une attaque antagoniste, comprenant : - un module de prédiction de la classe (115) pour chaque donnée d’inférence (108) ; - un module d’extraction (114) d’une pluralité de couches du réseau de neurones multicouches, de façon à obtenir une signature courante (109) pour la donnée d’inférence (108) ; - un module de lecture (116) de la base de données de référence (105) obtenue par le système de construction (113) d‘une base de données de référence selon la revendication 23 ; - un module de mesure d’un score de conformité (117) entre la signature courante (109) et la signature de référence (103) correspondant à la classe prédite, la signature de référence (103) étant déterminée en utilisant la base de données de référence (105) ; le système d’amélioration (115) étant configuré pour valider la donnée d’inférence (108) et la classe associée (104) ou pour corriger la donnée d’inférence (108) et/ou au moins une des couches (101) du réseau de neurones en fonction du score de conformité (119). 25. Système de détermination de la position d’un aéronef (117), comprenant le système d’amélioration de la robustesse (115) selon la revendication 24, les données d’entraînement (102) étant des images géoréférencées, et dans lequel la longueur de la signature de référence (103) et la longueur de la signature courante (109) sont associés à un taux d’erreurs résiduelles du système de détermination de la position d’un aéronef.