Procédé mis en œuvre par ordinateur de recherche d’une combinaison optimale d’hyperparamètres permettant de définir un modèle d’apprentissage automatique, le procédé comprenant plusieurs tests (21) de combinaison d’hyperparamètres, chaque test de combinaison d’hyperparamètres comportant une phase d’entraînement et une phase de test, la phase d’entraînement étant adaptée pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique à partir de données d’entraînement et la phase de test étant adaptée pour calculer un score de performance associé à la combinaison d’hyperparamètres testée à partir de données de test, la combinaison optimale d’hyperparamètres correspondant à la combinaison d’hyperparamètres ayant obtenu le meilleur score de performance parmi les combinaisons d’hyperparamètres testées, le procédé comprenant en outre une définition d’un coefficient de pondération (α) permettant d’ajuster la quantité de données d’entraînement utilisées pour la phase d’entraînement, ledit coefficient de pondération étant adapté dynamiquement (24, 26) au cours des différents tests des combinaisons d’hyperparamètres. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le coefficient de pondération (α) est initialisé à un coefficient de pondération initial (α 0 ). Procédé selon la revendication 2, dans lequel le coefficient de pondération initial (α 0 ) est inférieur ou égal à 1%. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel ledit coefficient de pondération (α) est mis à jour (24, 26) pour chaque test (21) de combinaison d’hyperparamètres. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la mise à jour du coefficient de pondération (α) à utiliser pour un test donné de combinaison d’hyperparamètres comprend un calcul (24) d’un nouveau coefficient de pondération à partir d’un ancien coefficient de pondération utilisé lors du test de combinaison d’hyperparamètres précédant directement ledit test donné de combinaison d’hyperparamètres. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le nouveau coefficient de pondération est calculé par la formule k*α, où α est l’ancien coefficient de pondération et k est un coefficient supérieur à 1. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une définition d’un meilleur coefficient de pondération défini dynamiquement, ce meilleur coefficient de pondération correspondant au coefficient de pondération utilisé pour la phase d’entraînement du test de la combinaison d’hyperparamètres ayant obtenu le meilleur score de performance parmi les combinaisons d’hyperparamètres déjà testées. Procédé selon la revendication 7 dans lequel la mise à jour du coefficient de pondération comprend une comparaison du nouveau coefficient de pondération à la valeur 100% et à la valeur w*A, où A est le meilleur coefficient de pondération défini et w est un coefficient supérieur à 1, le coefficient de pondération étant mis à jour à la valeur du nouveau coefficient de pondération si le nouveau coefficient de pondération calculé est inférieur ou égal à la valeur 100% ou à la valeur w*A, ou bien mis à jour à la valeur du coefficient de pondération initial sinon. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 8. Système informatique comprenant : - une mémoire (MEM) dans laquelle est stocké un programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 9, et - une unité de traitement (UT) configurée pour mettre en œuvre le programme d’ordinateur (PRG).