Procédé de construction d’une base de données de signatures de référence à partir d’un réseau de neurones multicouches, comprenant, des étapes consistant à : S10) extraire un ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) pour une pluralité de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) du réseau de neurones multicouches (100), pour chaque donnée d’entraînement (102) injectée dans le réseau de neurones , S20) prédire une classe de la donnée d’entraînement (102) ; S30) calculer une moyenne (MxLi) entre les ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) pour les couches de même rang, la moyenne (MxLi) étant calculée pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe ; S40) déterminer une signature de référence pour chaque donnée d’entraînement (102), la signature de référence comprenant : la classe de la donnée d’entraînement (102) ; un vecteur de référence (200), composé d’autant de valeurs (201, 202, 203, 204, 205) qu’il y a de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) à extraire, chaque valeur (201, 202, 203, 204, 205) du vecteur de référence (200) étant calculée à partir d’une distance entre la moyenne (MxLi) des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour la classe prédite et l’ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) de ladite couche pour la donnée d’entraînement (102) ; un score de référence (210) basé sur une métrique calculée à partir des valeurs (201, 202, 203, 204, 205) du vecteur de référence ; la base de données de signatures de référence étant composée des signatures de référence. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones multicouches est du type CNN, l’ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) étant, pour chaque couche, la matrice médiane des cartes d’activation de la couche, et dans lequel, dans l’étape S10), les matrices médianes sont moyennées pour tous les données d’entraînement de façon à obtenir une matrice 2D par couche pour chaque classe (102). 3. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, dans l’étape S10), les données d’entraînement (102) sont issues d’un sous-ensemble de données d’entraînement (102) correctement prédites par le réseau de neurones (100), les données d’entraînement (102) dudit sous-ensemble étant ensuite triées en fonction de leur probabilité d’appartenir à une des classes (104), et sélectionnées en prenant une proportion prédéfinie du sous-ensemble trié.. Procédé d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches vis-à-vis d’une attaque antagoniste, comprenant, en phase d’inférence et pour une donnée d’inférence (108) injectée dans le réseau de neurones : S50) extraire un ensemble de valeurs caractéristiques (1071, 1072, 1073, 1074, 1075) pour une pluralité de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) du réseau de neurones multicouches (100), pour chaque donnée d’inférence (108) injectée dans le réseau de neurones , S60) prédire une classe (104) de la donnée d’inférence (108) ; S70) déterminer une signature courante pour la donnée d’inférence (108), la signature courante comprenant : la classe de la donnée d’inférence (108) ; un vecteur courant (300), chaque valeur (301, 302, 303, 304, 305) du vecteur courant (300) correspondant à une couche et étant calculée à partir d’une distance entre l’ensemble de valeurs caractéristiques (1071, 1072, 1073, 1074, 1075) de ladite couche pour la donnée d’inférence (108) et la moyenne (ML1, ML2, ML3, ML4, ML5) des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe, ladite moyenne des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe étant obtenue conformément au procédé de construction d’une base de données de signatures de référence selon l’une des revendication 1 à 3 ; Un score courant (400) calculé à partir des valeurs du vecteur courant ; S80) valider ou non la donnée d’inférence (108) et la classe associée (104), en fonction de la position du score courant dans la distribution des scores de référence associés à la classe prédite, les scores de référence étant obtenus conformément au procédé de construction d’une base de données de signatures de référence selon l’une des revendication 1 à 3. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, dans l’étape S80), la donnée d’inférence (108) et la classe associée (104) sont validées si le score courant se situe dans les p centiles de la distribution des scores de référence associés à la classe prédite, où p est un seuil prédéfini. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le seuil prédéfini est déterminé de façon à maximiser le taux de vrais positifs et/ou à minimiser le taux de faux positifs, le taux de vrais positifs et le taux de faux positifs étant respectivement calculés avec des données d’inférence ayant fait l’objet d’une attaque antagoniste et des données d’inférence correctement prédites par le réseau de neurones. Procédé selon l’une des revendications 5 ou 6, dans lequel p=95. 8. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel chacune des distances est une distance L1 ou une distance L2. 9. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le nombre de couches extraites (101) est défini en fonction d’un taux d’erreurs résiduelles de la signature courante. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel : - 10 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -3 ; - 17 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -5 ; - 24 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -7 ; - 33 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 -9 . 11. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsqu’il est exécuté par un ordinateur. 12. Support de stockage lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, impliquent que l’ordinateur mette en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 10. 3Système (113) de construction d‘une base de données de référence à partir d’un réseau de neurones multicouches, le système étant configuré pour : - extraire un ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) pour une pluralité de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) du réseau de neurones multicouches (100), pour chaque donnée d’entraînement (102) injectée dans le réseau de neurones , - prédire une classe de la donnée d’entraînement (102) ; - calculer une moyenne (MxLi) entre les ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) pour les couches de même rang, la moyenne (MxLi) étant calculée pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe ; - déterminer une signature de référence pour chaque donnée d’entraînement (102), la signature de référence comprenant : la classe de la donnée d’entraînement (102) ; un vecteur de référence (200), composé d’autant de valeurs (201, 202, 203, 204, 205) qu’il y a de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) à extraire, chaque valeur (201, 202, 203, 204, 205) du vecteur de référence (200) étant calculée à partir d’une distance entre la moyenne (MxLi) des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour la classe prédite et l’ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) de ladite couche pour la donnée d’entraînement (102) ; un score de référence (210) basé sur une métrique liée aux valeurs (201, 202, 203, 204, 205) du vecteur de référence ; la base de données de signatures de référence étant composée des signatures de référence. 4Système d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches (115) vis-à-vis d’une attaque antagoniste, ledit système étant configuré pour : S50) extraire un ensemble de valeurs caractéristiques (1071, 1072, 1073, 1074, 1075) pour une pluralité de couches (1011, 1012, 1013, 1014, 1015) du réseau de neurones multicouches (100), pour chaque donnée d’inférence (108) injectée dans le réseau de neurones , S60) prédire une classe (104) de la donnée d’inférence (108) ; S70) déterminer une signature courante pour la donnée d’inférence (108), la signature courante comprenant : la classe de la donnée d’inférence (108) ; un vecteur courant (300), chaque valeur (301, 302, 303, 304, 305) du vecteur courant (300) correspondant à une couche et étant calculée à partir d’une distance entre l’ensemble de valeurs caractéristiques (1071, 1072, 1073, 1074, 1075) de ladite couche pour la donnée d’inférence (108) et la moyenne (MxLi) des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe, ladite moyenne des ensembles de valeurs caractéristiques pour ladite couche pour les données d’entraînement (102) ayant la même classe étant obtenue avec le système de construction d’une base de données de signatures de référence selon la revendication 13 ; Un score courant (400) calculé à partir des valeurs du vecteur courant ; S80) valider ou non la donnée d’inférence (108) et la classe associée (104), en fonction de la position du score courant dans la distribution des scores de référence associés à la classe prédite, les scores de référence étant obtenus avec le système de construction d’une base de données de signatures de référence selon la revendication 13.