Système de détection d’objets dans une scène à partir de trames de données radar de cette scène, lesdites trames ( ) se succédant temporellement, caractérisé en ce que ledit système comprend au moins un codeur spatio-temporel ( , , , ) et au moins un décodeur ( , , ), le codeur spatio-temporel étant destiné à recevoir lesdites trames et comprenant un étage ou plusieurs ( ) étages en cascade (520,530), chaque étage comprenant un réseau de neurones convolutionnel, CNN, et un réseau de neurones récurrent, RNN, arrangés en série, le codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame, ledit état interne étant formé par les états internes des réseaux RNN des étages du codeur, le décodeur ( , , ) utilisant l’ensemble des caractéristiques spatiales à instant , ainsi optionnellement que l’état interne mis à jour par le codeur, , pour fournir une information de sortie (P k ) relative aux objets présents dans la scène. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 1, caractérisé en ce que les trames ( ) de données radar sont obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar dans un espace de dimension 2 ou constituent des tenseurs de dimension 3. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que les trames ( ) de données radar donnent deux informations (RA,RD,AD), ou trois informations (RAD), parmi des informations de distance (R), d’angle d’arrivée (A) et de vitesse Doppler (D). Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite information de sortie (P k ) comporte au moins une cartographie, notamment une cartographie donnant une probabilité de présence des objets en chaque point de la scène. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite information de sortie comporte une cartographie constituant une segmentation sémantique de la scène sous forme d’image et donnant pour chaque pixel de l’image une classe à laquelle il appartient, parmi une pluralité de classes possibles. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau convolutionnel de l’étage ou de chaque étage de la cacade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau récurrent de l’étage ou de chaque étage de la cascade d’étages du codeur est un réseau à convolutions séparables, par exemple un réseau ConvLSTM, en particulier un réseau de type Bottleneck LSTM. Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que le codeur comprend en aval de la cascade d’étages un dernier étage (540) constitué d’un réseau convolutionnel à convolutions séparables, par exemple un réseau de type Inverted Residual Bottleneck. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le décodeur comprend une pluralité d’étages en cascade (550,560,570), chaque étage du décodeur étant configuré pour effectuer une convolution transposée. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins un étage du décodeur (550,560,570) reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale fournie par un étage correspondant du codeur ainsi qu’optionnellement l’état interne du réseau de neurones récurrent appartenant à cet étage. Système de détection d’objets dans une scène selon l’une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce qu’il comprend une pluralité de codeurs ( , , ), chaque codeur étant destiné à recevoir des trames de données radar obtenues par projection d’un tenseur de mesures radar ( ) sur un espace distinct de dimension 2, chaque codeur étant configuré pour fournir, en fonction de son état interne, et à chaque nouvelle trame de données reçue à un instant , un ensemble (F k,RA ;F k,RD ;F k,AD ) de caractéristiques spatiales et à mettre à jour son état interne en fonction de cette nouvelle trame ; et ledit au moins un décodeur étant configuré pour utiliser lesdits ensemble des caractéristiques spatiales (F k RA ;F k RD ;F k AD ) à instant , ainsi optionnellement que les états internes mis à jour par lesdits codeurs pour fournir l’information de sortie (P k ). Système de détection d’objets dans une scène selon la revendication 11, caractérisé en ce qu’au moins un étage du décodeur reçoit, via une connexion saute-couche, une caractéristique spatiale composite (F k RA D ) résultant de la concaténation de caractéristiques spatiales (F k RA ;F k RD ;F k AD ) fournies par des étages correspondants de même rang des différents codeurs ainsi qu’optionnellement un état interne composite ( ) obtenu à partir des états internes ( ) des réseaux de neurones récurrents appartenant aux étages correspondants de même rang ( ) des différents codeurs.