Architecture (100) de réseau de neurones pour la prévision d’une séquence d’images de sortie (300), à partir d’une séquence d’images d’entrée (200), comprenant au moins deux cartes (20a-b) de résolution (nx, ny), ladite architecture comprenant une pluralité de couches de neurones (101, 102, 111a-c, 112a-c, 113a-c, 132a-c, 133a-c, 134a-c) réparties dans des blocs élémentaires, lesdites couches étant entraînées au moyen d’une méthode de descente de gradient, ladite architecture étant caractérisée en ce qu’elle met en œuvre au moins une double convolution (10), et comportant au moins un bloc élémentaire pour opération de descente (11a-c) qui comporte une couche de sous-échantillonnage (111a-c), des couches de double convolution (112a-c, 113a-c), et au moins un bloc élémentaire pour une opération de montée (13a-c) qui comporte une opération de suréchantillonnage (131a-c), une convolution (132a-c), une concaténation (Conc_a-c) d’un tenseur (19a,c,e) en sortie de l’opération de descente (11a-c) avec un tenseur (19h,j,l) en sortie de la convolution (132a-c), et deux convolutions (133a-c, 134a-c). Architecture (100) selon la revendication 1, dans laquelle une image de sortie (30) de la séquence d’images de sortie (300), est une carte représentant une variable physique. Architecture (100) selon la revendication 1 ou 2, dans laquelle l’image de sortie (30) de la séquence d’images de sortie (300), est une carte d’indice de ciel clair ou une carte d’épaisseur optique nuageuse ou une carte de rayonnement solaire. Architecture (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’évaluation de l’erreur de prévision des séquences d’images de sortie (300) est basée sur une zone d’intérêt (Zi) de la carte (20a-b). Architecture (100) selon la revendication 4, dans laquelle la zone d’intérêt (Zi) a une résolution (lx, ly) inférieure à la résolution (nx, ny) de la carte (20a-b) et est centrée sur ladite carte. Procédé (500) de prévision d’images (300) caractérisé en ce que ledit procédé met en œuvre l’architecture (100) de réseau de neurones, selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, ledit procédé comportant les étapes suivantes : (510) de prétraitement comprenant une étape (511) d’adaptation de la résolution des images de la séquence d’images d’entrée (200), une étape (512) d’organisation des données en échantillon et une étape (513) de nettoyage des données d’entrée ; (520) d’entraînement du réseau de neurones artificiels comprenant une étape (522) de recherche de la combinaison des hyperparamètres de l’architecture (100) du réseau de neurones, une étape (523) d’apprentissage du modèle ; et (530) de calcul de prévision desdites images comprenant une étape (532) de réalisation des prévisions d’au moins une prévision d’une image (30). Procédé (500) selon la revendication 6, dans lequel l’étape (530) peut être exécutée indépendamment de l’étape (510) de prétraitement et de l’étape (520) d’entraînement du réseau de neurones artificiels. Procédé (500) selon la revendication 6 ou 7, dont l’étape (532) de réalisation des prévisions génère nhz images de sortie (30a-d) à partir d’une unique prévision. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, mettent en œuvre un procédé (500) selon l’une des revendications 6 à 8.