La segmentation sémantique réalisée sur des images de microscopie est une opération de traitement effectuée en vue de quantifier la porosité d’un matériau et son hétérogénéité. Elle vise à affecter une classe d’appartenance (niveau d’hétérogénéité de la porosité) à chaque pixel de l’image. Cependant elle est très difficile sur certains matériaux (comme les alumines employées pour la catalyse), voire impossible par une approche classique de traitement d’image, car les différences de porosité sont caractérisées par des contrastes faibles et des variations de texture complexes. Un moyen de dépasser cette limitation est d’aborder par apprentissage profond la segmentation sémantique, en recourant à un réseau de neurones convolutifs.