Système de prédiction de données par filtrage collaboratif (10) comprenant au moins une source de données (12) et un dispositif d’apprentissage supervisé de données (14) apte à recevoir un ensemble de données initial issu de ladite source de données (12), caractérisé en ce que le dispositif d’apprentissage (14) est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage, ladite fonction d’apprentissage comprenant : un bloc d’initialisation (142) configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , lesdits individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; un bloc d’inférence (144) configuré pour déterminer une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité générées en fonction de l’application d’une fonction de mapping auxdits individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage déterminés en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient du vecteur de prédiction par rapport auxdites mesures de similarité ; le système (10) comprenant en outre un module d’application (16) configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée issu de ladite source de données (12). Système (10) selon la revendication 1, dans lequel ladite fonction de mapping est appliquée de manière à déterminer respectivement un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , lesdites mesures de similarité étant en outre déterminées en fonction de différences entre l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage , et ladite phase de rétropropagation étant appliquée en outre à partir du calcul du gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement , et dans lequel ledit module d’application (16) est configuré pour appliquer : ladite fonction de voisinage, audit individu d’entrée , pour générer une pluralité d’individus voisins appliqués ; ladite fonction de mapping , audit individu d’entrée et auxdits individus voisins appliqués , pour déterminer respectivement un élément latent estimé et un espace latent de voisinage applicatif ; ledit vecteur de comportement étant estimé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre l’élément latent estimé et l’espace latent de voisinage applicatif . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus initiaux , et dans lequel la fonction de voisinage comprend, pour chaque individu d’entrainement : une détermination de mesures de distance entre ledit individu d’entrainement et chacun desdits individus initiaux ; une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée, le dispositif d’apprentissage (14) étant configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir de ladite comparaison tel que ; ladite détermination de ladite pluralité d’individus voisins étant effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites mesures de similarité sont déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque d’individu d’entrainement est associé à un vecteur attendu , et dans lequel ladite fonction d’apprentissage comprend en outre un bloc de comparaison (146) configuré pour déterminer et évaluer valeurs d’erreur à partir desdits vecteurs de prédiction et desdits vecteurs d’entrainement attendus , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir desdites valeurs d’erreur , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée, et pour générer un point arrêt de ladite fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant alors configuré pour arrêter l’application de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Système (10) selon la revendication 5, dans lequel lesdites valeurs d’erreur sont déterminées à partir d’une fonction d’erreur de type MSE, ou de type MAE. Système (10) selon la revendication 6, dans lequel lesdites mesures de similarité sont en outre déterminées en fonction d’un paramètre de similarité , et dans lequel le dispositif d’apprentissage de données (14) est configuré pour mettre à jour à chaque itération ledit paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction dudit paramètre de similarité . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction de mapping comprend une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif construit à partir de blocs de type convolution temporelle. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le bloc d’inférence (144) est en outre configuré pour déterminer au moins un vecteur de prédiction agrégé associé à au moins deux individus d’entrainement . Procédé de prédiction de données par filtrage collaboratif (10) mis en œuvre par un système de prédiction de données (10), caractérisé en ce que le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : recevoir (710) des individus d’un ensemble de données initial ; échantillonner (732) une pluralité d’individus d’entrainement à partir de l’ensemble de données initial et déterminer (734) une pluralité d’individus voisins parmi lesdits individus de l’ensemble de données initial en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; déterminer (750) une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en appliquant une fonction de mapping auxdits individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; mettre à jour (790) à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage à partir de l’application d’une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul (770) du gradient du vecteur de prédiction par rapport auxdites mesures de similarité ; le procédé comprenant en outre une étape de prédiction consistant à estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement estimé associé à un individu d’entrée .