Circuit électronique mettant en œuvre un réseau neuronal, le circuit électronique comprenant : - un réseau matriciel (200, 500) d’éléments de traitement (PE), chaque élément de traitement (PE) comprenant un circuit de traitement de données (508) et une mémoire locale (502), chaque élément de traitement (PE) mettant en œuvre un ou plusieurs neurones du réseau neuronal, la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement (PE) étant configurée pour stocker des données de neurone ( ) associées aux un ou plusieurs neurones mis en œuvre par le réseau neuronal ; et - un ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) configuré pour réaliser un mélange latéral vers l’avant ou vers l’arrière des données de neurone stockées par la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement par la propagation, réalisée de façon synchrone par chaque élément de traitement, des données de neurone vers la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement à partir de la mémoire locale (502) d’un ou plusieurs éléments de traitement voisins de chaque élément de traitement, dans lequel chacun des éléments de traitement est configuré pour traiter, pendant une première itération de traitement, les données de neurone à partir des un ou plusieurs éléments de traitement voisins pour produire des données de neurone mises à jour ( ) et pour stocker les données de neurone mises à jour ( ) dans la mémoire locale (502) pour une utilisation lors d’une itération de traitement ultérieure. Circuit électronique selon la revendication 1, dans lequel le circuit de traitement de données (508) de chaque élément de traitement (PE) est en outre configuré pour calculer une valeur intermédiaire ( , partielle) à partir des données de neurone en provenance des un ou plusieurs éléments de traitement voisins. Circuit électronique selon la revendication 2, dans lequel le réseau neuronal comprend une couche d’entrée et au moins deux couches cachées, la couche d’entrée et les au moins deux couches cachées étant mises en œuvre par le réseau matriciel d’éléments de traitement, dans lequel le circuit de traitement de données (508) de chaque élément de traitement (PE) est configuré pour calculer la valeur intermédiaire ( , partielle) à partir des données de neurone en relation avec chacune des couches cachées. Circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) est configuré pour réaliser un mélange latéral vers l’avant ou vers l’arrière des données de neurone stockées par la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement par la propagation des données de neurone vers la mémoire locale (508) de chaque élément de traitement à partir de plusieurs des éléments de traitement voisins pendant plusieurs itérations, chaque élément de traitement étant configuré pour recevoir, de façon synchrone à chaque itération, les données de neurone stockées par la mémoire locale d’un des plusieurs éléments de traitement voisins, écrasant au moins partiellement les données de neurone stockées dans sa mémoire locale. Circuit électronique selon la revendication 4, dans lequel l’ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) est configuré pour propager les données de neurone vers la mémoire locale (508) des un ou plusieurs éléments de traitement voisins du réseau matriciel selon une séquence de translation suivant une spirale en expansion. Circuit électronique selon la revendication 4 ou 5, dans lequel l’ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) comprend, pour chaque élément de traitement (PE), au moins un multiplexeur (MUX_IN, MUX_OUT) configuré pour choisir à partir de quel élément de traitement voisin et/ou vers quel élément de traitement voisin les données de neurone sont propagées. Circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau matriciel (200, 500) d’éléments de traitement (PE) est configuré pour recevoir une ou plusieurs images en tant que données d’entrée. Circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) est configuré pour réaliser un mélange latéral vers l’avant des données de neurone, et dans lequel les données de neurone de chaque élément de traitement (PE) sont un état d’activation ( ) des un ou plusieurs neurones mis en œuvre par l’élément de traitement (PE). Circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT) est configuré pour réaliser un mélange latéral vers l’arrière des données de neurone, dans lequel les données de neurone de chaque élément de traitement (PE) comprennent : - un état d’activation ( ) des un ou plusieurs neurones mis en œuvre par l’élément de traitement (PE); et/ou - un paramètre ( représentant un signal d’erreur. Circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le réseau neuronal est un réseau neuronal convolutif. Dispositif d’imagerie comprenant un empilement formé d’un niveau supérieur comprenant un capteur d’image (1202) et d’un niveau inférieur (1204) comprenant le circuit électronique selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Procédé de propagation de données dans un réseau neuronal, ce procédé comprenant : - le stockage de données de neurone ( ) associées à un ou plusieurs neurones mis en œuvre par le réseau neuronal dans une mémoire locale (502) de chaque élément de traitement (PE) d’un réseau matriciel (200, 500) d’éléments de traitement (PE), chaque élément de traitement (PE) du réseau matriciel comprenant un circuit de traitement de données (508) et la mémoire locale (502) ; - le calcul, par le circuit de traitement de données (508) de chaque élément de traitement (PE), d’une valeur intermédiaire à partir des données de neurone ; et - la réalisation, par un ensemble de circuits de propagation de données (503, MUX_IN, MUX_OUT), d’un mélange latéral vers l’avant ou vers l’arrière des données de neurone stockées dans la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement par la propagation, réalisée de façon synchrone par chaque élément de traitement, des données de neurone vers la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement à partir de la mémoire locale (502) d’un ou plusieurs éléments de traitement voisins de chaque élément de traitement, dans lequel chacun des éléments de traitement est configuré pour traiter, pendant une première itération de traitement, les données de neurone à partir des un ou plusieurs éléments de traitement voisins pour produire des données de neurone mises à jour ( ) et pour stocker les données de neurone mises à jour ( ) dans la mémoire locale (502) pour une utilisation lors d’une itération de traitement ultérieure. Procédé selon la revendication 12, comprenant en outre le calcul, par le circuit de traitement de données (508) de chaque élément de traitement (PE), d’une valeur intermédiaire ( , partielle) à partir des données de neurone en provenance des un ou plusieurs éléments de traitement voisins. Procédé selon la revendication 13, dans lequel le réseau neuronal comprend une couche d’entrée et au moins deux couches cachées, la couche d’entrée et les au moins deux couches cachées étant mises en œuvre par le réseau matriciel d’éléments de traitement, le procédé comprenant en outre le calcul, par le circuit de traitement de données (508) de chaque élément de traitement, de la valeur intermédiaire ( , partielle) à partir des données de neurone en relation avec chacune des couches cachées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 12 à 14, dans lequel le mélange latéral vers l’avant ou vers l’arrière des données de neurone stockées dans la mémoire locale (502) de chaque élément de traitement est effectué par la propagation des données de neurone vers la mémoire locale (508) de chaque élément de traitement à partir de plusieurs des éléments de traitement voisins pendant plusieurs itérations, chaque élément de traitement étant configuré pour recevoir, de façon synchrone à chaque itération, les données de neurone stockées par la mémoire locale d’un des plusieurs éléments de traitement voisins, écrasant au moins partiellement les données de neurone stockées dans sa mémoire locale.