Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de classification de données au moyen d’un modèle d’apprentissage automatique, comprenant les étapes de : Recevoir (101) un ensemble de données multidimensionnelles mesurées au moyen de capteurs, Déterminer (102,103,104) plusieurs représentations sous-échantillonnées différentes des données reçues, chaque représentation ayant une résolution inférieure aux données reçues sur au moins une dimension, Appliquer (105) un premier moteur d’apprentissage machine auxdites représentations sous-échantillonnées de manière à les convertir dans un espace de caractéristiques de taille réduite, Appliquer au moins un autre moteur d’apprentissage machine auxdites caractéristiques parmi un moteur de segmentation (107) ou un moteur de détection sémantique (106), de manière à segmenter les données multidimensionnelles en plusieurs classes d’objets et/ou à détecter la présence d’un objet donné dans les données multidimensionnelles. Procédé de classification de données selon la revendication 1 dans lequel les données multidimensionnelles sont de l’un des types suivants pris seul ou en combinaison avec un autre type : des images multispectrales ou hyperspectrales, des images en trois dimensions, des séquences vidéo en deux ou trois dimensions spatiales, des mesures de température, de pression, d’hygrométrie. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre un moteur d’apprentissage machine configuré pour apprendre les fonctions de sous-échantillonnage permettant de transformer l’ensemble de données reçues en plusieurs représentations sous-échantillonnées. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre une étape de classification basée sur une modélisation probabiliste pour générer une probabilité d’appartenance à une classe. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entrainé de façon supervisée et le procédé comprend en outre la sélection, parmi toutes les représentations sous-échantillonnées des données multidimensionnelles, d’un sous ensemble des représentations qui contribuent le plus à la tâche de classification. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’un au moins des moteurs d’apprentissage machine est un réseau de neurones convolutionnels (201,202,203). Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entrainé à l’aide de masques de segmentation associées à des données multidimensionnelles d’entrainement, les masques de segmentation étant aptes à segmenter les données en différentes classes. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le moteur de segmentation est un réseau de neurones convolutionnels (202) configuré pour recevoir en entrée les caractéristiques produites en sortie du premier moteur d’apprentissage machine et pour délivrer en sortie un masque de segmentation multidimensionnel de dimensions identiques aux données reçues, apte à classifier différents objets contenus dans les données reçues. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le moteur de détection est un réseau de neurones convolutionnels (203) configuré pour recevoir en entrée les caractéristiques produites en sortie du premier moteur d’apprentissage machine et pour délivrer en sortie une information sémantique de présence, dans les données reçues, d’un objet appartenant à une classe donnée. Procédé de classification de données selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les données multidimensionnelles comportent au moins trois dimensions différentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 11.