Procédé de caractérisation de particules biologiques d’un échantillon, la caractérisation assignant une classe à chaque particule, chaque classe étant représentative d’une propriété de la particule, le procédé comportant : a) mesure d’une caractéristique d’au moins une particule de l’échantillon ; b) traitement de la caractéristique de la ou de chaque particule par un algorithme d’intelligence artificielle; c) à partir du traitement, caractérisation des particules de l’échantillon, de manière à assigner une classe à chaque particule ; le procédé étant caractérisé en ce que l’algorithme d’intelligence artificielle a préalablement fait l’objet d’un apprentissage par proportion de labels, avec au moins un échantillon d’apprentissage, comportant des particules d’apprentissage, l’apprentissage comportant,: (i) détermination d’une caractéristique de chaque particule d’apprentissage; (ii) détermination d’une proportion de particules d’apprentissage appartenant à la même classe; (iii) annotation de chaque particule d’apprentissage en fonction de la proportion déterminée lors de l’étape (ii). (iv) utilisation des caractéristiques des particules d’apprentissage, déterminées lors de (i) respectivement annotées à partir des annotations résultant de (iii) en tant que données d’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle ; Procédé selon la revendication 1, dans lequel : les étapes (i) à (iii) sont effectuées pour différents échantillons d’apprentissage ; chaque étape (ii) comporte une détermination d’une proportion de particules d’apprentissage, appartenant à la même classe, respectivement dans chaque échantillon d’apprentissage ; les annotations respectives des particules d’apprentissage d’un même échantillon d’apprentissage sont identiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la propriété est choisie parmi : une détermination de l’état d’une particule, chaque classe correspondant à un état prédéterminé de la particule ; une détermination d’un volume ou d’une dimension d’une particule, chaque classe correspondant à au moins une valeur du volume ou d’une dimension de chaque particule ; une détermination d’une caractéristique morphologique de chaque particule, chaque classe correspondant à au moins une caractéristique morphologique de chaque particule ; une détermination d’une propriété optique de chaque particule, chaque classe correspondant à au moins une valeur de ladite propriété optique ; une détermination d’un type de chaque particule, chaque classe correspondant à un type de particule prédéterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la caractéristique de chaque particule est une image de ladite particule ; lors de l’étape i), chaque caractéristique est une image individuelle de chaque particule du ou de chaque échantillon d’apprentissage. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’étape a) comporte une acquisition d’une image d’un ensemble de particules de l’échantillon ; lors de l’étape b), l’image acquise lors de l’étape a) est utilisée en tant que donnée d’entrée de l’algorithme d’intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 3 dans lequel : l’étape a) comporte : Illumination de l’échantillon par une onde lumineuse et acquisition d’une image de l’échantillon par une modalité d’imagerie défocalisée ou sans lentille, l’image acquise comportant des figures de diffraction de particules de l’échantillon ; une application d’un algorithme de reconstruction holographique à l’image acquise de l’échantillon, de façon à obtenir une image de phase de chaque particule, l’image de phase étant représentative d’un déphasage, par chaque particule, de l’onde lumineuse illuminant l’échantillon ; l’image de phase de chaque particule forme la caractéristique de chaque particule ; lors de l’étape b), l’image de phase obtenue lors de l’étape a) est utilisée en tant que donnée d’entrée de algorithme d’intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 6, dans lequel lors de l’étape (i), la caractéristique de chaque particule est une image de phase de chaque particule ; Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 2 dans lequel l’étape a) comporte illumination de l’échantillon par une onde lumineuse et acquisition d’une image de l’échantillon par une modalité d’imagerie défocalisée ou sans lentille, l’image comportant des figures de diffraction de particules de l’échantillon ; une application d’un algorithme de reconstruction holographique à l’image acquise de l’échantillon, de façon à obtenir pour au moins une particule, un profil d’une propriété optique de l’onde lumineuse illuminant l’échantillon à différentes distances de l’échantillon ; le profil de la ou de chaque particule forme la caractéristique de ladite particule ; lors de l’étape b), le ou chaque profil obtenu lors de l’étape a) est utilisé en tant que donnée d’entrée de algorithme d’intelligence artificielle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque particule est une cellule ou un microorganisme. Dispositif de de caractérisation de particules biologiques d’un échantillon, la caractérisation étant destinée à assigner une classe à chaque particule, chaque classe étant représentative d’une propriété de la particule, le dispositif comportant : une source de lumière (11), configurée pour illuminer l’échantillon ; un capteur d’image (16), configuré pour acquérir une image de l’échantillon ; une unité de traitement (20), programmée pour mettre en œuvre les étapes b) et c) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, l’algorithme d’intelligence artificielle mis en œuvre par l’unité de traitement ayant préalablement fait l’objet d’un apprentissage par labels, à partir d’échantillons d’apprentissage, comportant des particules d’apprentissage, l’apprentissage mettant en œuvre les étapes (i) à (iv) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.