  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.
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  L'application de pr\'etraitements explicites et reproductibles est
fondamentale dans le domaine de la vision par ordinateur, pour pouvoir comparer
efficacement des algorithmes ou pour pr\'eparer un nouveau corpus d'images.
Dans cet article, nous proposons une m\'ethode pour obtenir une s\'equence
reproductible de transformations qui am\'eliore une image donn\'ee: le calcul
est r\'ealis\'e via un algorithme d'optimisation inspir\'ee par la nature et
bas\'e sur des techniques d'\'evaluation de la qualit\'e. Des tests montrent
l'impact de l'approche sur diff\'erents ensembles d'images de l'\'etat de
l'art.
