Procédé (115) de classification d’une image à classer (12) parmi un ensemble de classes prédéfinies, à partir d’un modèle de classification (110), le procédé (115) étant mis en œuvre par un système électronique de classification (10), le procédé (115) comprenant une phase d’apprentissage (120) comportant les étapes suivantes : formation (125) d’un modèle de d’apprentissage (100) à partir d’un premier réseau de neurones (75) et d’un deuxième réseau de neurones (80), obtention (130) d’un jeu de données d’apprentissage du modèle d’apprentissage (100), application (135) d’un algorithme d’apprentissage automatique au modèle d’apprentissage (100), à partir des données d’apprentissage, pour obtenir un premier réseau de neurones entraîné (75*) à partir du premier réseau de neurones (75), et un deuxième réseau de neurones entrainé (80*) à partir du deuxième réseau de neurones (80), génération (140) du modèle de classification (110) par connexion des réseaux de neurones entrainés (75*, 80*), le procédé (115) comprenant en outre une phase d’exploitation (122) comportant les étapes suivantes : réception (150) de l’image à classer (12), détermination (155 ) de la classe associée à l’image à classer (12) par fourniture de l’image à classer (12) en entrée du modèle de classification (110), caractérisé en ce que lors de l’étape de formation (125), le modèle d’apprentissage formé (100) comprend deux fois le même premier réseau de neurones (75_1, 75_2), une fonction de combinaison prédéfinie (105) connectée en sortie des premiers réseaux de neurones (75_1, 75_2), et le deuxième réseau de neurones (80) connecté en sortie de la fonction de combinaison prédéfinie (105), chaque donnée d’apprentissage comprenant un couple d’images distinctes (90) chacune pour un premier réseau de neurones (75_A, 75_2), lors de l’étape d’application (135) de l’algorithme d’apprentissage automatique, les premiers réseaux de neurones (75_1, 75_2) du modèle d’apprentissage (100) étant identiques entre eux, et lors de l’étape de génération (140), le modèle de classification (110) comprenant un unique premier réseau de neurones entrainé (75*). Procédé (115) selon la revendication précédente, dans lequel l’image à classer (12) représente un drone, un avion ou un hélicoptère, l’ensemble de classes comprenant préférentiellement au moins une des classes suivantes : un drone, un avion, et un hélicoptère. Procédé (115) selon la revendication précédente, dans lequel le premier réseau de neurones entrainé (75*) est un encodeur propre à convertir une image (90, 12) en un vecteur de sortie (82) représentatif du contenu de l’image (90, 12), le deuxième réseau de neurones entraîné (80*) étant un classificateur propre à déterminer, à partir d’un vecteur de sortie (82) représentatif du contenu d’une image (90, 12), une classe à laquelle appartient le contenu de l’image (90, 12) parmi l’ensemble de classes prédéfinies. Procédé (115) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque donnée d’apprentissage comprend en outre un vecteur de classe associé au couple d’images (90), lors de l’étape d’application (140), l’algorithme d’apprentissage étant tel que, suite à son application, le modèle d’apprentissage (100) est propre à fournir un vecteur sensiblement identique au vecteur de classe lorsque le couple d’image (90) est fourni en entrée dudit modèle d’apprentissage (100). Procédé (115) selon la revendication précédente, dans lequel le vecteur de classe comprend une pluralité de composantes chacune associées à une classe telles que : si les deux images (90) appartiennent à une même classe, la composante associés à ladite classe a une première valeur prédéfinie préférentiellement égale à 1, et toutes les autres composantes ont une deuxième valeur prédéfinie préférentiellement égale à 0, et sinon, toutes les composantes sont identiques entre elles, préférentiellement égale au rapport entre 1 et le nombre de classes. Procédé (115) selon la revendication 4 ou 5, dans lequel chaque premier (75, 75_1, 75_2) et deuxième réseaux de neurones (80) comporte plusieurs couches de neurones et des poids synaptiques réglables connectant respectivement deux neurones de deux couches successives, l’étape d’application (140) de l’algorithme d’apprentissage automatique comprenant le réglage des poids synaptiques réglables des premiers (75) et deuxième (80) réseaux de neurones tel que, pour chaque donnée d’apprentissage, la fourniture de chaque image (90) à un premier réseau de neurones (75_1, 75_2) respectif permet d’obtenir en sortie du modèle d’apprentissage (100), un vecteur sensiblement identique au vecteur de classe de la donnée d’apprentissage. Procédé (115) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque premier réseau de neurones (75_1, 75_1) est propre à fournir, en sa sortie, un vecteur de sortie (82), dans le modèle d’apprentissage (100), la fonction de combinaison (105) étant propre à calculer une moyenne des vecteurs de sortie (82) issus de chaque premier réseau de neurones (75_1, 75_2) et propre à fournir ladite moyenne en entrée du deuxième réseau de neurones (80). Procédé (115) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, l’étape de détermination (155) de la classe associée à l’image comprend les sous-étapes suivantes : fourniture (156) de l’image à classer (12) en entrée du modèle de classification (110) pour calculer un vecteur (112) associé à l’image à classer (12), comportant une pluralité de composantes correspondant respectivement à une classe de l’ensemble de classes prédéfinies, pour chaque composante du vecteur calculé (112), comparaison (157) de ladite composante à un seuil prédéfini, si l’une des composantes est supérieure au seuil prédéfini, alors détermination (158) de la classe associée à l’image à classer (12) comme étant la classe correspondant à ladite composante, et si aucune des composantes n’est supérieure au seuil prédéfini, alors détermination (159) que l’image à classer (12) n’appartient à aucune classe de l’ensemble de classes prédéfinies. Ensemble de produit(s) programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ou plusieurs ordinateurs, mettent en œuvre un procédé (115) de classification selon l’une quelconque des revendications précédentes. Système (10) de classification d’une image à classer (12) parmi un ensemble de classes prédéfinies, à partir d’un modèle de classification (110), le système comprenant un dispositif électronique d’apprentissage (15) comportant : un module de formation (50) d’un modèle de d’apprentissage (100) à partir d’un premier réseau de neurones (75) et d’un deuxième réseau de neurones (80), un module d’entrée (45) d’un jeu de données d’apprentissage du modèle d’apprentissage (100), un module d’application (55) d’un algorithme d’apprentissage automatique au modèle d’apprentissage (100), à partir des données d’apprentissage, pour obtenir un premier réseau de neurones entrainé (75*) à partir du premier réseau de neurones (75), et un deuxième réseau de neurones entrainé (80*) à partir du deuxième réseau de neurones (80), un module de génération (60) du modèle de classification (110) par connexion des réseaux de neurones entrainé (75*, 80*), le système de classification (10) comprenant en outre un dispositif électronique de d’exploitation (20) comportant : un module de réception (65) de l’image à classer (12), un module de détermination (70) de la classe associée à l’image à classer (12) par fourniture de l’image à classer (12) en entrée du modèle de classification (110), caractérisé en ce que le module de formation (50) est propre à former le modèle d’apprentissage (100) en connectant une fonction de combinaison prédéfinie (105) connectée en sortie de chacun de deux fois le premier réseau de neurones (75_1, 75_2), et en connectant le deuxième réseau de neurones (80) en sortie de la fonction de combinaison prédéfinie (105), chaque donnée d’apprentissage comprenant un couple d’images distinctes (90) chacune pour un premier réseau de neurones (75_A, 75_2), le module d’application (55) étant propre à ce que tout au long de l’application de l’algorithme d’apprentissage automatique, les premiers réseaux de neurones (75_1, 75_2) du modèle d’apprentissage (100) soient identiques entre eux, et le module de génération (60) est propre à générer le module de classification (110)