Système combiné de sélection de données d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique et d’annotation de données d’entraînement du modèle, comprenant : le modèle (12) pré-entraîné avec des données initiales annotées d’entraînement, une première base (14) de données comprenant un ensemble de données non-annotées, une deuxième base (16) de données configurée pour le stockage de données annotées, caractérisé en ce que le modèle est configuré pour : sélectionner, parmi l’ensemble des données non-annotées de la première base de données, un ensemble de données (20) non-annotées les plus utiles à annoter via une méthode d’apprentissage actif, annoter automatiquement les données (20) non-annotées les plus utiles pour fournir des données automatiquement annotées, recevoir, via une interface (22) d’annotation interactive du système associée au modèle d’apprentissage automatique, au moins une correction et/ou une validation d’annotation des données automatiquement annotées par un oracle (18) pour fournir des données (24) validées, lesdites données (24) validées étant stockées dans la deuxième base (16) de données, être réentraîné pour la sélection des données non-annotées les plus utiles et pour l’annotation interactive par les données validées de la deuxième base (16) de données. Système combiné selon la revendication 1, caractérisé en ce que la sélection de l’ensemble de données (20) non-annotées les plus utiles à annoter est réalisée via le modèle d’apprentissage automatique en utilisant un ou plusieurs des critères de sélection suivants : un ou plusieurs propriétés internes de la donnée, un ou plusieurs propriétés externes de la donnée, l’incertitude de prédiction par le modèle d’apprentissage automatique, la représentativité des données annotées et des données non-annotées, un critère de difficulté d’annotation des données. Système combiné selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il est configuré pour l’annotation de nouvelles données non-annotées pour au moins une des applications suivantes : segmentation de nouvelles images non segmentées ou partiellement segmentées, détection et reconnaissance d’objets dans des nouvelles images, classification de nouvelles images, catégorisation de nouvelles images. Procédé de sélection de données d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique et d’annotation de données d’entraînement du modèle, ledit modèle étant pré-entraîné avec des données initiales annotées d’entraînement, comprenant : une étape (104) de sélection par le modèle d’apprentissage automatique et parmi l’ensemble des données non-annotées, d’un ensemble de données non-annotées les plus utiles à annoter via une méthode d’apprentissage actif, une étape d’annotation automatique par le modèle d’apprentissage automatique des données (20) non-annotées les plus utiles pour fournir des données automatiquement annotées, une étape de réception d’au moins une validation et/ou une correction d’annotation des données automatiquement annotées par un oracle pour fournir des données validées, une étape (108) d’entraînement du modèle d’apprentissage automatique pour la sélection des données non-annotées les plus utiles et pour l’annotation interactive par les données validées. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de prédiction automatique d’une annotation de nouvelles données non-annotées. Procédé selon l’une des revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que la sélection de l’ensemble de données non-annotées les plus utiles à annoter est réalisée via le modèle d’apprentissage automatique en utilisant un ou plusieurs des critères de sélection suivants : un ou plusieurs propriétés internes de la donnée, un ou plusieurs propriétés externes de la donnée, l’incertitude de prédiction par le modèle d’apprentissage automatique, la représentativité des données annotées et des données non-annotées, un critère de difficulté d’annotation des données. Produit programme d’ordinateur combiné de sélection de données d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique et d’annotation de données d’entraînement du modèle, ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes du procédé combiné selon l’une des revendications 4 à 6.