Système de détermination de recommandations de produits par filtrage collaboratif (10) comprenant un dispositif d’apprentissage de données (14) apte à recevoir un ensemble de données initial comprenant un pluralité d’individus initiaux issue d’une source de données (12), le dispositif d’apprentissage (14) étant 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 échantillonner une pluralité d’individus d’entrainement issus dudit ensemble de données initial , chaque individu d’entrainement étant associé à un ensemble de caractéristiques multivariées et à un vecteur de comportement associé à une pluralité de produits , le bloc d’initialisation (142) étant en outre configuré pour déterminer une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , en appliquant une fonction de voisinage à chacun des ensembles de caractéristiques multivariées desdits individus d’entrainement ; un bloc d’inférence (144) configuré pour déterminer, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité de probabilités associées auxdits produits et à une pluralité de mesures de similarité , lesdites mesures de similarité étant 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 ; un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour lesdits paramètres d’apprentissage , en appliquant une phase de rétropropagation pour chaque individu d’entrainement , ladite mise à jour étant effectuée à partir d’au moins une comparaison desdits probabilités avec ledit vecteur de comportement associé ; le système (10) comprenant en outre un module d’application (16) configuré pour déterminer un ou plusieurs desdits produits à recommander à un individu ciblé issu de ladite source de données (12), à partir d’une détermination de probabilités associées audit individu ciblé en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage. 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 , dans lequel ladite phase de rétropropagation est 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) configuré pour appliquer : ladite fonction de voisinage, audit individu ciblé , pour générer une pluralité d’individus voisins appliqués issus dudit ensemble de données initial ; ladite fonction de mapping , audit individu ciblé et auxdits individus voisins appliqués , pour déterminer respectivement un élément latent estimé et un espace latent de voisinage applicatif ; lesdites probabilités étant estimées 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 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 ladite fonction d’apprentissage comprend en outre un bloc de comparaison (146) configuré pour déterminer et évaluer critères d’évaluation à partir desdits probabilités et desdits vecteurs de comportement d’entrainement , et dans lequel ladite phase de rétropropagation est appliquée en outre à partir du calcul du gradient desdits probabilités par rapport auxdites mesures de similarité . Système (10) selon la revendication 5, dans lequel lesdites critères d’évaluation sont déterminés à partir d’une fonction de coût de type entropie croisée, ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir desdites critères d’évaluation , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à un critère d’évaluation minimal prédéterminé, et pour générer un point arrêt de ladite fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale au critère d’évaluation minimal , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant alors configuré pour arrêter les itérations de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Système (10) selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le bloc d’inférence (144) est en outre configuré pour échantillonner, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité d’éléments parmi lesdites probabilités , dans lequel ladite phase de rétropropagation est appliquée en outre à partir du calcul du gradient desdits éléments échantillonnés par rapport auxdites mesures de similarité , et dans lequel lesdites critères d’évaluation sont déterminés à partir d’une fonction d’erreur de type MAP, ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant configuré pour déterminer un coefficient de gain à partir desdites critères d’évaluation , pour évaluer la valeur du coefficient de gain par rapport à un critère d’évaluation maximal prédéterminé, et pour générer un point d’arrêt de ladite fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de gain est supérieure ou égale au critère d’évaluation maximal , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant alors configuré arrêter les itérations de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. 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 à une dimension. Procédé de détermination de recommandations de produits par filtrage collaboratif (10) mis en œuvre par un système de détermination de recommandations (10), ledit système (10) étant apte à traiter un ensemble de données initial comprenant un pluralité d’individus initiaux issu d’une source de données (12), caractérisé en ce que le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : échantillonner une pluralité d’individus d’entrainement issus d’un ensemble de données initial , chaque individu d’entrainement étant associé à un ensemble de caractéristiques multivariées et à un vecteur de comportement associé à une pluralité de produits , déterminer une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , à partir d’une fonction de voisinage appliquée à chacun des ensembles de caractéristiques multivariées desdits individus d’entrainement ; déterminer, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité de probabilités associées auxdits produits et de mesures de similarité , lesdites mesures de similarité étant générées 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 lesdits paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir d’au moins une comparaison desdits probabilités avec ledit vecteur de comportement associé ; le procédé comprenant en outre une étape consistant à déterminer un ou plusieurs desdits produits à recommander à un individu ciblé issu de ladite source de données (12), à partir d’une détermination de probabilités associées audit individu ciblé en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage.