Amélioration de la qualité dímages avec un algorithme dóptimisation inspirée par la nature

Reproducible images preprocessing is important in the field of computer vision, for efficient algorithms comparison or for new images corpus preparation. In this paper, we propose a method to obtain an explicit and ordered sequence of transformations that improves a given image: the computation is performed via a nature-inspired optimization algorithm based on quality assessment techniques. Preliminary tests show the impact of the approach on different state-of-the-art data sets. -- Lápplication de pr\étraitements explicites et reproductibles est fondamentale dans le domaine de la vision par ordinateur, pour pouvoir comparer efficacement des algorithmes ou pour pr\éparer un nouveau corpus dímages. Dans cet article, nous proposons une m\éthode pour obtenir une s\équence reproductible de transformations qui am\éliore une image donn\ée: le calcul est r\éalis\é via un algorithme dóptimisation inspir\ée par la nature et bas\é sur des techniques d'\évaluation de la qualit\é. Des tests montrent límpact de lápproche sur diff\érents ensembles dímages de l'\état de lárt.