Système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif (10) comprenant au moins une source de données (12) et un dispositif d’apprentissage de données (14) apte à recevoir un ensemble de données initial issu de ladite source de données (12), caractérisé en ce que le dispositif (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 d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping auxdits d’individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient dudit ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé ; le système (10) comprenant en outre un module d’exploitation (18) configuré pour déterminer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping , ladite représentation étant déterminée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée. Système (10) selon la revendication 1, 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 d’une fonction de détermination de plus proches voisins utilisant un critère de connectivité et ladite comparaison, tel que ; ladite génération 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 1 ou 2, 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 valeurs d’erreur à partir desdits ensembles de prédiction , 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 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 4, 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 5, dans lequel lesdites mesures de similarité sont en outre déterminé 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 à deux dimensions. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite représentation de l’espace latent d’entrainement est une représentation visuelle, et dans lequel le module d’exploitation (18) comprend en outre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel ladite représentation visuelle comprend l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN ou de type HDBSCAN. Procédé non-supervisé d’apprentissage de données mis en œuvre par un système de réduction de dimensionnalité (10), ledit système (10) étant apte à traiter un ensemble de données initial comprenant une pluralité d’individus initiaux issue 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 : générer 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 ; déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping auxdits d’individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; mettre à jour, à chaque itération, lesdits paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul du gradient dudit ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et en fonction d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé ; le procédé comprenant en outre une étape consistant à générer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issue de la fonction de mapping , ladite représentation étant appliquée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée.