Procédé d’apprentissage (700) pour un réseau de neurones (1), le procédé d’apprentissage s’appuyant sur une technique sensible à la quantification, la technique sensible à la quantification mettant en œuvre au moins une fonction de quantification ( , ), la fonction de quantification permettant de quantifier au moins une variable d’une couche de neurones, la fonction de quantification se caractérisant par une précision de quantification ( , ), la précision de quantification étant définie comme le nombre de paliers de la fonction de quantification, le procédé d’apprentissage étant caractérisé en ce que la précision de quantification de la fonction de quantification est modifiée (770) progressivement au cours des époques du procédé d’apprentissage, pour passer d’une précision de quantification initiale à une précision de quantification cible, les précisions de quantification initiale et cible étant prédéfinies, la précision de quantification initiale étant strictement supérieure à la précision de quantification cible. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la variable de la couche de neurones est un paramètre de la couche de neurones ou une valeur d’activation de la couche de neurones. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel la précision de quantification est modifiée pour passer de la précision de quantification initiale à la précision de quantification cible en passant par au moins une précision de quantification intermédiaire, la précision de quantification initiale étant strictement supérieure à la précision de quantification intermédiaire, qui elle-même est strictement supérieure à la précision de quantification cible. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la modification de la précision de quantification au cours des époques du procédé d’apprentissage met en œuvre une fonction de modification de la précision de quantification de la forme : où est la précision de quantification à l’époque de rang k, est la précision de quantification initiale utilisée à l’époque de rang 1, est un facteur de décroissance inférieur strictement à l’unité, et est la fonction arrondi. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, la précision de quantification cible étant choisie égale à , la précision de quantification initiale est choisie égale à , avec ∆ entier supérieur ou égal à 1. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant les étapes de : - choix (710) de l’architecture du réseau de neurones et d’une technique sensible à la quantification particulière ; et, - choix (720) d’une précision de quantification cible, d’une précision de quantification initiale, et d’une fonction de modification de la précision de quantification permettant de modifier la précision de quantification d’une époque à l’autre du procédé d’apprentissage, puis, pour l’époque de rang k, k étant un nombre entier supérieur à l’unité : - réalisation d’une phase d’inférence et d’une phase de rétropropagation à une précision de quantification courante ( ) ; - vérification (750) d’un critère de fin du procédé d’apprentissage ; et, si la vérification est négative, - comparaison (760) de la précision de quantification courante avec la précision cible ; et, si la précision de quantification courante est supérieure à la précision de quantification cible, - modification de la précision de quantification courante pour une époque suivante de rang k+1 en utilisant la fonction de modification de la précision de quantification. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la technique sensible à la quantification est une technique scalaire, définie comme une technique selon laquelle chaque variable est quantifiée indépendamment des autres variables. Procédé selon la revendication 7, dans lequel la technique sensible à la quantification est choisie parmi : - la technique d’entrainement à échelle ajustée – SAT ; - la technique de quantification à taille de marche apprise – LSQ ; et, - la technique de quantification non-uniforme à uniforme – N2UQ. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, dans une première partie, la précision de quantification du ou des variables des couches de neurones les plus basses du réseau de neurones est progressivement modifiée en conservant une précision de quantification plus élevée pour la ou les variables des couches de neurones les plus hautes du réseau de neurones, puis, dans une seconde partie, la précision de quantification du ou des variables des couches de neurones les plus hautes est à son tour progressivement modifiée. Le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones est du type ResNet. Le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lorsque les paliers de la fonction de quantification ne suivent pas une répartition uniforme, une position de chacun des paliers constitue un paramètre du réseau de neurones. Procédé de configuration d’un circuit de calcul cible avec un réseau de neurones entrainé, comportant les étapes de : - fournir un circuit de calcul cible, dont les opérandes sont codées avec une précision de codage prédéfinie ; - mettre en œuvre un procédé d’apprentissage (700) conforme à l’une quelconque des revendications 1 à 10 en choisissant une précision cible égale à la précision de codage, pour obtenir un réseau de neurones (1) entrainé dont les paramètres sont codés à la précision de codage ; et, - transférer le réseau de neurones (1) entrainé sur le circuit de calcul cible. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 afin d’obtenir un réseau de neurones entrainé dont au moins une variable est quantifiée à une précision de quantification cible. Système de contrôle (800) adapté pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 afin d’obtenir un réseau de neurones entrainé dont au moins une variable est quantifiée à une précision de quantification cible. Système de contrôle (800) comprenant : - un circuit de calcul (802) implémentant un réseau de neurones et comprenant des moyens de mémorisation (803), le réseau de neurones calculant une valeur de prédiction à partir d’une valeur d’instance ; - au moins un capteur (801) configuré pour capturer en entrée des données physiques et délivrer en sortie des valeurs d’instance audit réseau de neurones ; - au moins un dispositif (804) recevant les valeurs de prédiction calculées par le réseau de neurones, caractérisé en ce que le réseau de neurones est un réseau de neurones entrainé résultant de la mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, les paramètres du réseau de neurones appris à la suite de la mise en œuvre du procédé d’apprentissage étant mémorisés dans lesdits moyens de mémorisation (803).