Procédé (E100) d’estimation d’une carte de profondeur d’une image monoculaire (I0), ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprenant les étapes suivantes : fournir (E0) une image monoculaire en couleurs (I0) acquise par un dispositif de captation optique monoculaire (0) dans des conditions d’observations réelles ; réaliser une correction colorimétrique (E1) de l’image monoculaire (I0) à partir d’un modèle d’apparence couleur inversible (1a), de manière à fournir une image corrigée en couleurs (I1) dans des conditions d’observation de référence, de sorte que la perception des couleurs dans l’image corrigée en couleurs (I1) soit identique à la perception des couleurs de l’image monoculaire en couleurs (I0) acquise dans les conditions d’observations réelles; et traiter (E4 ; E4.1) l’image corrigée en couleurs (I1) en appliquant un réseau de neurones convolutif (4 ; 4.1 ; 4.1, 4.2) de manière à générer une carte de profondeur (I4.1 ; I5) de l’image monoculaire en couleurs (I0). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’image monoculaire en couleurs (I0) comprend une pluralité de pixels (P ij ) et la correction colorimétrique (E1) comprenant les étapes suivantes : appliquer (E11) le modèle d’apparence couleur inversible (1a) à chaque pixel (P ij ) de l’image monoculaire en couleurs (I0 ; I1.1), de manière à déterminer au moins un attribut perceptuel du pixel (J ij , C ij , h ij ) sélectionné parmi : clarté (J), chromaticité (C), angle de teinte (h), brillance (Q), saturation (s), composition de teinte (H) ; inverser (E12) le modèle d’apparence couleur inversible (1a) de manière à fournir un modèle d’apparence couleur inverse (1b) ; et pour chaque pixel (P ij ), appliquer (E12) ledit au moins un attribut perceptuel (J ij , C ij , h ij ) au modèle d’apparence couleur inverse (1b) configuré avec les conditions d’observation de référence, de manière à fournir des valeurs trichromatiques corrigées (X’ ij , Y’ ij , Z’ ij ) dudit pixel (P ij ). Procédé selon la revendication 2, dans lequel la correction colorimétrique (E1) comprend en outre une estimation fréquentielle (E13), lors de laquelle une fréquence spatiale (F ij ) de chaque pixel (P ij ) de l’image monoculaire en couleurs (I0 ; I1.1) est estimée, la fréquence estimée (F ij ) étant fournie en entrée du modèle d’apparence couleur inverse (1b) pour obtenir les valeurs trichromatiques corrigées (X’ ij , Y’ ij , Z’ ij ) dudit pixel (P i j ). Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’estimation fréquentielle (E13 ; E13.1, E13.2) comprend une décomposition (E13.1) de l’image monoculaire en couleurs (I0 ; I1.1) en une pluralité de domaines fréquentiels (s 0 -s 16 ; s k ) et une décomposition (E13.2) de l’image monoculaire en couleurs (I0 ; I1.1) selon plusieurs orientations spatiales (E13.2), la fréquence (F ij ) étant estimée en tenant compte de l’influence des domaines fréquentiels adjacents au domaine fréquentiel auquel appartient ledit pixel (P ij ) de manière à obtenir une carte spatio-fréquentielle des pixels (I1.3). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le modèle d’apparence couleur inversible (1a) est le modèle CIECAM2 configuré avec selon au moins l’un des paramètres suivants : coordonnées chromatiques d’un blanc de référence (X w , Y w , Z w ), luminosité ambiante (L a ), intensité lumineuse de fond (Y b ), indicateur d’environnement (E). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre les étapes suivantes : filtrer (E2) l’image monoculaire en couleurs (I0) en appliquant un filtre quaternionique linéaire guidé par une image de référence (I), de manière à fournir une image quaternionique filtrée (q ; I2) comprenant des données de textures de l’image monoculaire (I0) ; et soustraire (E3) l’image filtrée (I2) de l’image corrigée en couleurs (I1), de manière à obtenir une carte de textures (I3). Procédé selon la revendication 6, comprenant en outre les étapes suivantes : sur-échantillonner (E ; E4.2) la carte de profondeur, de résolution réduite, (I4.1) par application d’un réseau hiérarchique (4.2) de manière à fournir des caractéristiques de profondeur sur-échantillonnées (I424) ; concaténer (E4.24) la carte des textures (I3 ; I’3) et les caractéristiques de profondeur sur-échantillonnées (I413) pour fournir une carte de profondeur résiduelle (I4.2) ; et additionner (E5) la carte de profondeur résiduelle (I4.2) et la carte de profondeur réduite (I4.1), de manière à obtenir une carte de profondeur finale (I5) d’une résolution au moins égale à celle de l’image monoculaire (I0). Dispositif (100 ; 600) pour la mise en œuvre du procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comprenant : un dispositif de captation optique monoculaire (0) pour obtenir une image monoculaire en couleurs (I0) dans des conditions d’observations réelles ; un module de correction colorimétrique (1) de l’image monoculaire en couleurs (I0) basé sur un modèle d’apparence couleur inversible (1a), de manière à fournir une image corrigée en couleurs (I1) dans des conditions d’observation de référence, de sorte que la perception des couleurs dans l’image corrigée en couleurs (I1) soit identique à la perception des couleurs dans l’image monoculaire en couleurs (I0) acquise dans les conditions d’observations réelles ; et un module de génération (4) d’une carte de profondeur (I4.1 ; I5) configuré pour appliquer un réseau de neurone convolutif (4 ; 4.1, 4.2) à l’image corrigée en couleurs (I1). Dispositif (100 ; 600) selon la revendication 8, comprenant en outre : un module de filtrage (2) quaternionique linéaire guidé par une image de référence (I) configuré pour filtrer l’image monoculaire en couleurs (I0) de manière à obtenir une image filtrée (q ; I2) comprenant des données de texture de l’image monoculaire en couleurs (I0) ; et un module de soustraction (3) configuré pour soustraire l’image filtrée (I2) de l’image corrigée en couleurs (I1). Engin de mobilité autonome (700 ; 800) comprenant un dispositif (100 ; 600) selon la revendication 8 ou 9.