Cet article présente une méthode combinant processus ponctuels marqués et réseaux de neurones convolutifs pour la détection de petits objets dans des images satellitaires. Dans un tel contexte, la densité des objets est parfois élevée ; la formulation énergétique d'un processus ponctuel nous permet d'intégrer des a priori sur les configurations qui modélisent les interactions entre ces objets. D'autre part, les réseaux de neurones à convolution nous permettent d'apprendre les termes de vraisemblance, plus adaptables aux contextes variés, contrairement aux termes classiques dans les approches par processus ponctuels, fondés sur des mesures de contraste.