Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’apprentissage d’un modèle d’intelligence artificielle destiné à être utilisé pour déterminer une information de localisation d’un récepteur de radionavigation par satellite, la méthode comprenant les étapes de : Recevoir (402) un ensemble de données d’apprentissage comprenant plusieurs ensembles de mesures de radionavigation par satellite associés chacun à une information de positionnement de référence, Déterminer, pour chaque ensemble de mesures, un ensemble de métriques comprenant au moins un ensemble de résidus calculés pour plusieurs sous-ensembles de mesures excluant chacun au moins une mesure de l’ensemble, Pour chaque ensemble de mesures, Déterminer (404) un ensemble de coefficients de pondération de référence, Entrainer (403,405) le modèle d’intelligence artificielle à produire un ensemble de coefficients de pondération à partir des ensembles de métriques des données d’apprentissage, de manière à minimiser une distance entre lesdits coefficients de pondération et les coefficients de pondération de référence, les coefficients de pondération étant destinés à pondérer un ensemble de résidus, égaux à une différence entre une mesure et une information de positionnement prédite, lors d’un calcul de prédiction d’une information de positionnement par minimisation de la somme des résidus élevés au carré et pondérés par les coefficients de pondération. Méthode d’apprentissage d’un modèle d’intelligence artificielle selon la revendication 1 dans laquelle chaque coefficient de pondération de référence est associé à un satellite et est fonction d’un résidu calculé comme la différence entre une pseudo-distance associée à une mesure de radionavigation émise par ce satellite et une pseudo-distance de référence calculée à partir de l’information de positionnement de référence. Méthode d’apprentissage d’un modèle d’intelligence artificielle selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’information de positionnement de référence est fournie par un moyen de positionnement pris parmi : un système inertiel ou un système GNSS à haute précision ou une combinaison des deux systèmes. Méthode d’apprentissage d’un modèle d’intelligence artificielle selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est un réseau de neurones artificiels, par exemple un réseau de neurones récurrents. Méthode d’apprentissage d’un modèle d’intelligence artificielle selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle chaque ensemble de mesures des données d’apprentissage comprend en outre un ensemble d’indicateurs de qualité du signal reçu pour chaque mesure. Méthode de localisation d’un récepteur de radionavigation par satellite comprenant les étapes de : Recevoir (501) un ensemble de N mesures de radionavigation par satellite, N étant un entier au moins égal à 4, Déterminer (502), à partir des mesures reçues, un ensemble de métriques comprenant au moins un ensemble de résidus calculés pour plusieurs sous-ensembles de mesures comprenant chacun au plus N-1 mesures, Exécuter (503) une phase d’inférence du modèle d’intelligence artificielle entrainé au moyen de la méthode d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications précédentes, à partir dudit ensemble de métriques pour déterminer un ensemble de coefficients de pondérations, Déterminer (504) une information de localisation à partir desdites mesures de radionavigation par satellite et des coefficients de pondération en recherchant la valeur de l’information de localisation qui minimise la somme des résidus élevés au carré, associés aux N mesures, pondérés par les coefficients de pondération. Méthode selon la revendication 6 dans laquelle les mesures de radionavigation par satellite sont des mesures de pseudo-distance et l’information de localisation est une position d’un récepteur. Méthode selon la revendication 7 dans laquelle un résidu est défini par la différence entre une mesure de pseudo-distance et une prédiction de cette mesure. Méthode selon la revendication 6 dans laquelle les mesures de radionavigation par satellite sont des mesures de phases ou de Doppler et l’information de localisation est une position ou une vitesse d’un récepteur. Méthode selon l’une quelconque des revendications 6 à 9 dans laquelle l’ensemble de métriques comprend en outre un ensemble d’indicateurs de qualité du signal reçu pour chaque mesure. Récepteur de signaux de radionavigation par satellite comprenant un étage de réception de signaux GNSS (RF), un étage de traitement en bande de base (BB) et un processeur de navigation (NAV) configuré pour exécuter les étapes de la méthode de localisation selon l’une quelconque des revendications 6 à 10. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque le programme est exécuté par un processeur. Support d'enregistrement lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme comportant des instructions pour l'exécution de la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque le programme est exécuté par un processeur.