Procédé mis en œuvre par ordinateur pour la sélection et d’ordonnancement d’un ensemble d’images pour un traitement d’images d’une séquence d’images, ledit procédé comportant : Réception d’une pluralité d’images définissant un premier ensemble d’images (ENS 1 ) ; Première classification (CLASS 1 ) de chaque image du premier ensemble (ENS 1 ) selon des classes de contexte (CLc) à partir d’une première fonction apprenante mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine entrainé à partir de données d’entrainement ; Extraction d’une première spécification (SPEC 1 ) donnée en fonction en fonction d’au moins une première classe de contexte (CLc 1 ) identifiée, ladite première spécification (SPEC 1 ) comportant un nombre d’images attendu (Nb 1 ), une pluralité de vues données (V1i) de chaque image attendue et un ordre (ORD 1 ) desdites images attendues ; Sélection d’un premier sous-ensemble d’images (ENS 1 ’) de la première classe de contexte (CLc 1 ) identifiée ; Seconde classification (CLASS 2 ) selon des classes de vue (CLv) de chaque image du premier sous-ensemble (ENS 1 ’) sélectionnée en fonction de la première classe de contexte (CLc) donnée ; Sélection automatique d’une série d’images (S 1 ) du premier sous-ensemble d’images (ENS 1 ’) comportant un nombre donné d’images correspondant au nombre attendu (Nb 1 ) de la spécification extraite (SPEC 1 ), chaque image sélectionnée correspondant à une vue donnée de la pluralité de vues données (V1i) de la spécification extraite (SPEC 1 ) ; Ordonnancement (ORD 1 ) de ladite série d’images selon la première spécification extraite (SPEC 1 ) et des images sélectionnées dans la première série d’images (S 1 ) ; Renommage (REN 1 ) des images sélectionnées de la première série (S 1 ) et enregistrement desdites images avec un premier ensemble de métadonnées comportant au moins la classe de contexte (CLc) pour application d’un traitement d’images en fonction d’une seconde spécification données (SPEC 2 ) relative à un traitement à appliquer à une séquence d’images. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les images reçues du premier ensemble d’images (ENS 1 ) comportent un pré-traitement visant à identifier les doublons d’images dudit premier ensemble et à garder qu’une image parmi une pluralité d’images sensiblement identiques. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les images reçues du premier ensemble d’images (ENS 1 ) comportent un pré-traitement visant à vérifier une dimension minimale de chaque image afin d’autoriser le recadrage d’une image lorsque ses dimensions sont suffisantes. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les images reçues du premier ensemble d’images (ENS 1 ) sont classifiées par la première classification (CLASS 1 ), chaque image étant associée à un score relatif à la probabilité d’appartenir à ladite classe de contexte (CLc), une étape de sélection d’un nombre d’images ayant les meilleurs scores dans chaque classe de contexte permettant de sélectionner les images retenues pour l’application de la seconde classification (CLASS 2 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un calcul d’un score relatif à la probabilité d’appartenir à ladite classe de vue (CLv) est réalisé pour chaque image classifiée par la première classification (CLASS1) ou par chaque image du premier ensemble (ENS1), une étape de sélection d’un nombre d’images ayant les meilleurs scores dans chaque classe de vue permettant de sélectionner les images retenues pour générer la première séquence (SEQ 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la sélection du premier sous-ensemble d’images (ENS 1 ’) extrait du premier ensemble d’images (ENS 1 ) est déterminée en fonction d’une distribution obtenue de la classification d’une proportion d’images classifiées dans chaque classe de contexte (CLc). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première spécification (SPEC 1 ) sélectionnée est déterminée en fonction d’une distribution obtenue de la classification d’une proportion d’images classifiées dans chaque classe de contexte (CLc). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les images reçues du premier ensemble d’images (ENS 1 ) comportent un premier identifiant relatif à une entité (IDc), ladite extraction de la première spécification (SPEC 1 ) étant réalisée à partir d’une sélection de spécifications ({SPEC i }) parmi des spécifications se rapportant au premier identifiant (IDc). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la classe de contexte (CLc) peut se rapporter à : une première classe de contexte (CLc 1 ) correspondant à des images comportant un sujet tel qu’un individu au sein de l’image, ou ; une seconde classe de contexte (CLc 2 ) correspondant à des images comportant un sujet tel qu’un objet au sein de l’image, ou ; une troisième classe de contexte (CLc 3 ) correspondant à des images comportant un sujet tel qu’un objet au sein de l’image. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un contrôle de nombre de vues est réalisé consécutivement à la seconde classification (CLASS 2 ), ledit contrôle permettant de vérifier l’existence dans chaque premier ensemble (ENS 1 ) d’au moins une image classée selon chaque classe de vue de la première spécification (SPEC 1 ). Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que lorsque le contrôle de nombre de vues n’est pas conforme à la valeur de la première spécification, alors une notification électronique (NOTIF1) est émise automatiquement vers un serveur distant, ladite notification comportant un indicateur de l’image manquante selon une classe de vue. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’une classe de produit (CLp) d’au moins une image du premier ensemble (ENS 1 ) est déterminée par l’application d'un algorithme de classification d'image pour classifier des images en entrée selon une pluralité de classes de produit (CLp). Procédé selon la revendication 12 caractérisé en ce que l’algorithme de classification d’image pour classifier ladite image selon une classe produit (CLp) est réalisé En mettant en œuvre un algorithme d'apprentissage machine entrainé à partir d'un ensemble d'images d'entrainement labelisées et/ou ; En mettant en œuvre un algorithme d'apprentissage machine entrainé à partir d'un ensemble de noms de fichiers labelisés. Procédé selon la revendication 12 caractérisé en ce que la première spécification (SPEC 1 ) est déterminée en fonction de la détermination de la classe de produit (CLp) d’au moins une image du premier ensemble (ENS 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la classe de vue (CLv) peut se rapporter à : une première classe de vue (CLv 1 ) correspondant à des images comportant un objet en gros plan au sein de l’image, ou ; une seconde classe de vue (CLv 2 ) correspondant à des images comportant un objet ou un sujet présent dans un paysage au sein de l’image, ou ; une troisième classe de contexte (CLv 3 ) correspondant à des images comportant un objet ayant un étiquetage au sein de l’image, une quatrième classe de contexte (CLv 4 ) correspondant à des images comportant un objet d’un type donné ayant une première orientation donnée au sein de l’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15 caractérisé en ce qu’il comprend : réception d'une séquence d'images ordonnées (SEQ 1 ), ladite séquence étant associée à une classe de contexte (CLc), chaque image (IM 1 ) de ladite séquence (SEQ 1 ) représentant au moins une vue d’un produit, chaque image (IM 1 ) comportant un nom de fichier ; identification de la classe de vues (CLv) de chaque image (IM 1 ) ; identification d’une classe de produit (CLp) d’un objet présent dans au moins une image de la première séquence (SEQ 1 ) ; extraction d'une seconde spécification donnée (SPEC 2 ) en fonction de la classe de contexte (CLc), de la classe de vue (CLv) et de la classe de produit (CLp) d’au moins une image de la séquence (SEQ 1 ), ladite seconde spécification (SPEC 2 ) comportant pour au moins une image de la séquence (SEQ 1 ) une donnée de traitement à appliquer à ladite image ; Traitement de l’image (TI 1 , TI k , TI N ) pour générer une image modifiée ; Génération d’une seconde séquence (SEQ 2 ) d’images pour leur publication sur une page WEB comportant ladite image modifiée. Procédé selon la revendication 12 ou 16 caractérisé en ce qu’il comprend le décodage du nom de fichier d’au moins une image de la première séquence (SEQ 1 ) reçue, ledit décodage mettant en œuvre un premier composant segmentant un ensemble de blocs de caractères alphanumériques composant ledit nom de fichier et mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage machine pour classifier ledit nom de fichier parmi des classes prédéfinies. Procédé selon la revendication 12 ou 16 caractérisé en ce que la classe de produit (CLp) est obtenue : Soit par l’application d'un algorithme de traitement d'image pour reconnaitre une classe de produit (CLp) par un algorithme d'apprentissage machine entrainé à partir d'un ensemble d'images d'entrainement ; Soit par le décodage d’une métadonnée transmise avec la première séquence d’images (SEQ 1 ) ; Soit par le décodage d’un nom de fichier d’une image de la première séquence (SEQ1) dans lequel la classe produit (CLp) est encodé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 18 caractérisé en ce que les données de traitement extraites de la seconde spécification (SPEC 2 ) comprennent : Des données définissant une cote et un gabarit de produit pour générer un recadrage d’une zone délimitant ledit objet et un positionnement de ladite zone recadrée en fonction (SPEC 2 ) ; Des données définissant une ligne d’horizon de l’image visant à positionner un point de l’objet sur ladite ligne d’horizon, le point pouvant être par exemple le barycentre ou le milieu de la zone délimitant ledit objet ; Des données de recadrage d’une étiquette détectée dans une zone dudit objet de l'image pour extraire ladite étiquette le cas échéant pour générer une image de l'étiquette selon une dimension prédéfinie ; des données de redimensionnement de l’image, de résolution de l’image ou de repositionnement dans un nouveau cadre de l’image d’un point caractéristique de l’image ; des données d’orientation d’un objet afin d’appliquer une modification de l’orientation du produit dans l’image pour générer une nouvelle image ; une donnée de configuration prédéfinie. Système de traitement automatisé d’un ensemble d’images pour leur publication sur un média numérique caractérisé en ce qu’il comporte un premier serveur (SERV 1 ) permettant de réaliser les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15 et un second serveur (SERV 3 ) permettant de réaliser les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 16 à 19, lesdites images traitées étant organisées sous la forme d’une séquence d’images ordonnées.