Procédé de tatouage de modèle de segmentation sémantique d’images mis au point par apprentissage machine, le tatouage permettant d’associer ledit modèle de segmentation sémantique à un propriétaire légitime, ledit modèle de segmentation sémantique étant configuré pour, à partir d’une image numérique d’entrée, fournir une image numérique de sortie comportant une segmentation de l’image numérique d’entrée en classes sémantiques parmi un ensemble prédéterminé de classes sémantiques, le modèle de segmentation sémantique mettant en œuvre des opérations paramétrées, les valeurs des paramètres étant ajustées lors d’une phase d’apprentissage sur des images numériques d’apprentissage faisant partie d’une base de données d’apprentissage, chaque image numérique d’apprentissage étant associée à une image de sortie d’apprentissage, le procédé de tatouage étant caractérisé en ce qu’il comporte des étapes, mises en œuvre par un processeur, durant la phase d’apprentissage, de : a)- sélection (50) d’au moins une image numérique d’apprentissage, b)- pour la ou chaque image numérique d’apprentissage sélectionnée, modification (54) de ladite image numérique d’apprentissage en image numérique de tatouage (66) correspondante, par incrustation d’au moins une image de marquage (40), chaque image de marquage (40) étant incrustée dans l’image numérique d’apprentissage à une position spatiale d’incrustation (P 1 , P 2 , P 3 ) prédéterminée, c) - association (56) de la ou de chaque image numérique de tatouage à une même image de sortie de tatouage (36, 70) prédéterminée, l’image de sortie de tatouage étant distincte de l’image de sortie d’apprentissage associée à l’image numérique d’apprentissage correspondante, d) - injection (58) de la paire formée par l’image numérique de tatouage et l’image de sortie de tatouage associée dans la base de données d’apprentissage et e) - application (60) de l’apprentissage machine du modèle de segmentation sémantique sur ladite base de données d’apprentissage. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de modification (54) comporte l’incrustation d’une pluralité d’images de marquage (40), chaque image de marquage ayant une taille inférieure à la taille de l’image numérique d’apprentissage et étant incrustée à une position spatiale d’incrustation prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel dans l’étape de modification (54), la ou chaque image de marquage (40) est incrustée dans une zone centrale (68) de l’image numérique d’apprentissage (62). Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’image numérique d’apprentissage (62) est de forme rectangulaire ayant un centre géométrique, ladite zone centrale (68) est définie par une bande horizontale ou verticale, de largeur choisie, centrée sur le centre géométrique de l’image numérique d’apprentissage. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, lors de l’incrustation d’une pluralité d’images de marquage (40), les positions spatiales d’incrustation des images de marquage (40) sont réparties sur une ligne ou une colonne de l’image numérique d’apprentissage correspondante. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’image de sortie de tatouage prédéterminée représente un logo ou message représentatif du propriétaire légitime du modèle de segmentation sémantique entraîné par apprentissage machine. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la ou chaque image de marquage (40) comporte un objet de forme géométrique simple et comporte une majorité de pixels d’une couleur choisie. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel la mise au point par apprentissage machine modèle de segmentation sémantique d’images est effectuée par cycles d’apprentissage, une pluralité d’images numériques d’apprentissage étant utilisées pour chaque cycle d’apprentissage, le procédé comportant, pour chaque cycle d’apprentissage, l’étape a) de sélection met en œuvre un tirage aléatoire d’une ou plusieurs images numériques d’apprentissage. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de tatouage de modèle de segmentation sémantique d’images mis au point par apprentissage machine conforme aux revendications 1 à 8. Système de tatouage de modèle de segmentation sémantique d’images mis au point par apprentissage machine, le tatouage permettant d’associer ledit modèle de segmentation sémantique à un propriétaire légitime, ledit modèle de segmentation sémantique étant configuré pour, à partir d’une image numérique d’entrée, fournir une image numérique de sortie comportant une segmentation de l’image numérique d’entrée en classes sémantiques parmi un ensemble prédéterminé de classes sémantiques, le modèle de segmentation sémantique mettant en œuvre des opérations paramétrées, les valeurs des paramètres étant ajustées lors d’une phase d’apprentissage sur des images numériques d’apprentissage faisant partie d’une base de données d’apprentissage, chaque image numérique d’apprentissage étant associée à une image de sortie d’apprentissage, le système de tatouage étant caractérisé en ce qu’il comporte un processeur configuré pour mettre en œuvre, durant la phase d’apprentissage : a)- un module (22) de sélection d’au moins une image numérique d’apprentissage, b)- pour la ou chaque image numérique d’apprentissage sélectionnée, un module (24) de modification de ladite image numérique d’apprentissage en image numérique de tatouage (66) correspondante, par incrustation d’au moins une image de marquage (40), chaque image de marquage (40) étant incrustée dans l’image numérique d’apprentissage à une position spatiale (P 1 , P 2 , P 3 ) prédéterminée, c) – un module d’association (26) de la ou de chaque image numérique de tatouage à une même image de sortie de tatouage (70) prédéterminée, l’image de sortie de tatouage étant distincte de l’image de sortie d’apprentissage associée à l’image numérique d’apprentissage correspondante, d) –un module d’injection (28) de la paire formée par l’image numérique de tatouage et l’image de sortie de tatouage associée dans la base de données d’apprentissage et e) – un module (30) d’application de l’apprentissage machine du modèle de segmentation sémantique sur ladite base de données d’apprentissage.