A computer-implemented method of recognizing dental information associated with a dental model of dentition includes training a deep neural network to map a plurality of training dental models representing at least a portion of each one of a plurality of patients' dentitions to a probability vector including probability of the at least a portion of the dentition belonging to each one of a set of multiple categories. The category of the at least a portion of the dentition represented by the training dental model corresponds to the highest probability in the probability vector. The method includes receiving a dental model representing at least a portion of a patient's dentition and recognizing dental information associated with the dental model by applying the trained deep neural network to determine a category of the at least a portion of the patient's dentition represented by the received dental model.L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur, permettant de reconnaître des informations dentaires associées à un modèle dentaire de dentition, comprenant l'étape consistant à entraîner un réseau neuronal profond à mettre en correspondance une pluralité de modèles dentaires d'entraînement représentant au moins une partie de chaque dentition d'une pluralité de dentitions de patients avec un vecteur de probabilité contenant la probabilité qu'au moins une partie de la dentition appartienne à chaque catégorie d'un ensemble de catégories multiples. La catégorie de ladite au moins une partie de la dentition représentée par le modèle dentaire d'entraînement correspond à la haute probabilité dans le vecteur de probabilité. Le procédé comprend les étapes consistant à recevoir un modèle dentaire représentant au moins une partie de la dentition d'un patient et à reconnaître des informations dentaires associées au modèle dentaire en appliquant le réseau neuronal profond entraîné pour déterminer une catégorie de ladite au moins une partie de la dentition du patient,
