Procédé de fusion d’images mis en œuvre par ordinateur comprenant l’exécution sur un processeur des étapes suivantes : effectuer une translation image à image à l’aide d’un modèle de générateur ayant suivi un apprentissage pour traduire une image d’entrée d’un premier domaine vers une pluralité de parcelles d'images de sortie se chevauchant dans un deuxième domaine ; et fusionner la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant en utilisant un facteur de pondération gaussien pour fournir une image de sortie correspondant à l’image d’entrée. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle les pixels respectifs de la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant ayant une même position de pixel correspondante dans l’image d’entrée sont tous fusionnés en utilisant le facteur de pondération gaussien pour fusionner les pixels respectifs afin de créer un pixel unique dans l’image de sortie. Procédé selon la revendication 2, dans laquelle le facteur de pondération gaussien est un vecteur pondéré qui pondère l’importance d’un pixel de parcelle dans une image de parcelle de sortie superposée sur la base d’une distance respective entre un emplacement du pixel de parcelle et un centre de l’image de parcelle de sortie superposée. Procédé selon la revendication 3 comprenant la détermination du vecteur pondéré à partir d’un masque gaussien ayant une taille de parcelle correspondant à une taille de parcelle d’une image de parcelle de sortie superposée, le masque gaussien généré avec une moyenne autour de son centre et en utilisant une variance . Procédé selon la revendication 1, dans lequel le générateur ayant suivi l'apprentissage est appliqué à une pluralité d’images de parcelles d’entrée se chevauchant extraites de l’image d’entrée pour produire la pluralité d’images de parcelles de sortie se chevauchant. Procédé selon la revendication 1, dans laquelle le premier domaine comprend des images RVB définies selon un modèle de couleur RVB (rouge, vert, bleu) et le second domaine comprend des images ultraviolettes définies selon un modèle en nuances de gris et dans laquelle le générateur ayant suivi l'apprentissage est un générateur basé sur GAN formé pour synthétiser des images de sortie UV à partir d’images d’entrée RVB. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’image d’entrée est une image de la peau et le procédé comprend l’utilisation de l’image de sortie pour une opération de diagnostic afin d’obtenir un résultat d’analyse de la peau pour un état de la peau ou une lésion. Procédé selon la revendication 7, comprenant l’un ou plusieurs des éléments suivants : fournir un sélecteur de produit de traitement répondant au résultat de l’analyse de la peau pour obtenir une recommandation pour au moins un produit et un plan de traitement ; et fournir une interface d’e-commerce pour acheter des produits associés à des affections ou lésions cutanées. Procédé selon la revendication 7, comprenant un ou plusieurs des éléments suivants : fournir une fonction d’acquisition d’image pour recevoir l’image d’entrée ; fournir un moniteur de traitement pour surveiller le traitement d’au moins une affection ou lésion de la peau ; fournir une interface pour rappeler, instruire et/ou enregistrer les activités de traitement associées à une application de produit pour les sessions de traitement respectives ; traiter une deuxième image d’entrée à l’aide du générateur ayant suivi l'apprentissage et fusionner à l’aide du facteur de pondération gaussien pour générer une image de sortie ultérieure, la deuxième image d’entrée capturant une affection de la peau après une session de traitement ; obtention d’un résultat d’analyse de la peau ultérieure à partir de l’image de sortie ultérieure ; et présentation d’utilisations comparatives à l’aide des diagnostics de la peau ultérieurs. Système de prédiction de lésion cutanées comprenant : un moteur de transformation d’image de peau RVB (rouge, vert, bleu) en image de peau UV (ultraviolet) comprenant un ensemble de circuits informatiques configurés pour effectuer une translation d’image de peau RVB en image de peau UV via un ou plusieurs cyclesGAN (réseaux génératifs antagonistes à consistance cyclique) ; un moteur de prédiction des lésions cutanées comprenant un ensemble de circuits de calcul configuré pour déterminer un score de prédiction par pixel pour une présence, une absence ou une gravité d’une ou plusieurs caractéristiques de lésions cutanées dans l’image cutanée UV translatée à l’aide d’un ou plusieurs classificateurs d’images de réseau neuronal convolutif ; et un moteur de gravité des lésions cutanées incluant un ensemble de circuits de calcul configuré pour générer un affichage virtuel comprenant une ou plusieurs instances d’une présence, d’une absence ou d’une gravité prédite des une ou plusieurs caractéristiques de lésion cutanée répondant à une ou plusieurs entrées sur la base des scores de prédiction de la présence, de l’absence ou de la gravité d’au moins une caractéristique de lésion cutanée.