Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique à partir d’une séquence d’images, la méthode comprenant l’apprentissage conjoint d’un premier modèle d’apprentissage automatique (RFO) configuré pour estimer le flux optique F 1 ,F 2 entre deux images successives et d’un second modèle d’apprentissage automatique (RDI) configuré pour estimer une différence d’intensité lumineuse C 1 ,C 2 entre les pixels correspondants des deux images successives, l’apprentissage conjoint étant réalisé par optimisation d’au moins une première fonction de cout L ph1 caractéristique d’une erreur entre la première image I 1 d’un couple d’images successives I 1 ,I 2 et une version reconstituée de la première image I 1 obtenue en : Appliquant la différence d’intensité lumineuse C 2 estimée entre la seconde image I 2 et la première image I 1 , à la seconde image I 2, de manière à obtenir une seconde image compensée de la différence d’intensité lumineuse C 2 , Appliquant l’estimée du flux optique F 1 entre la première image I 1 et la seconde image I 2 à la seconde image compensée, de manière à obtenir la version reconstituée de la première image I 1. Méthode d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique selon la revendication 1 dans laquelle l’apprentissage conjoint est réalisé par optimisation d’une première fonction de cout L ph1 caractéristique d’une erreur entre la première image I 1 d’un couple d’images successives I 1 ,I 2 et une version reconstituée de la première image I 1 et d’une seconde fonction de cout L ph2 caractéristique d’une erreur entre la seconde image I 2 et une version reconstituée de la seconde image I 2 . Méthode d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le second modèle d’apprentissage automatique (RDI) reçoit en entrée l’une des images du couple de deux images successives et une version estimée de ladite image en appliquant l’estimée du flux optique à l’autre image dudit couple. Méthode d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le second modèle d’apprentissage automatique (RDI) reçoit en entrée une carte d’occlusions O 1 ,O 2 identifiant, pour chaque image du couple d’images successives, les pixels également visibles dans l’autre image dudit couple et l’au moins une première fonction de coût est pondérée par la carte d’occlusions. Méthode d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’au moins une première fonction de coût L ph1 est décomposée en un premier terme L f ph1 spécifiquement dédié à l’optimisation du premier modèle d’apprentissage automatique (RFO) du flux optique et d’un second terme L c ph1 spécifiquement dédié à l’optimisation du second modèle d’apprentissage automatique (RDI) de la différence d’intensité lumineuse, le premier terme L f ph1 étant caractéristique d’une erreur entre la première image I 1 d’un couple d’images successives I 1 ,I 2 et une combinaison de la version reconstituée de la première image I 1 et d’une version estimée de la première image en appliquant l’estimée du flux optique F1 à la seconde image I 2 , ladite combinaison étant obtenue en sélectionnant, pour chaque pixel, celui de la version reconstituée et de la version estimée qui est le plus proche de la première image I 1 , le second terme L c ph1 étant caractéristique d’une erreur entre la première image I 1 et la version reconstituée de la première image I 1 . Méthode d’apprentissage non supervisé d’un modèle de flux optique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le premier modèle d’apprentissage automatique (RFO) et/ou le second modèle d’apprentissage automatique (RDI) consistent en au moins un réseau de neurones convolutionnel. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque le programme est exécuté par un processeur. Support d'enregistrement lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme comportant des instructions pour l'exécution de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque le programme est exécuté par un processeur. Dispositif de mesure du flux optique (DFO) à partir d’une séquence d’images comprenant un capteur d’acquisition d’images (CAI) et une unité de traitement (UT) configurée pour mettre en œuvre le modèle de flux optique estimé au moyen des étapes de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 pour une séquence d’images acquise par ledit capteur.