Procédé de classification de défauts d’un réseau à analyser (2) comportant des motifs (20) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence (1), montrant une première série de motifs (10) périodiques ; b) définir un motif de référence (100) à partir des motifs (10) de la première série ; c) prévoir une image numérique du réseau à analyser (2), montrant une deuxième série de motifs (20) périodiques ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (20) de la deuxième série et le motif de référence (100) ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif (20a) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique (D) pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques (D) extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif (20) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D) présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Procédé de classification de défauts d’un ensemble de réseaux à analyser (2) comportant chacun des motifs (20) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence (1), montrant une première série de motifs (10) périodiques ; b) définir un motif de référence (100) à partir des motifs (10) de la première série ; c) prévoir au moins une image numérique de chaque réseau à analyser (2) de l’ensemble, montrant une deuxième série de motifs (20) périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque image numérique de chaque réseau à analyser (2) de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (20) de la deuxième série et le motif de référence (100) ; e) classer, dans une première catégorie, chaque motif (20a) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est inférieur à un seuil prédéterminé ; f) extraire une dimension caractéristique (D) pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; g) calculer une moyenne arithmétique et un écart-type des dimensions caractéristiques (D) extraites lors de l’étape f) ; h) classer, dans une deuxième catégorie, chaque motif (20) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D) présente un écart à la moyenne arithmétique supérieur à l’écart-type. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape f) comporte les étapes : f 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; f 2 ) extraire la dimension caractéristique (D) à partir de la ligne de coupe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape b) consiste à sélectionner un motif parmi les motifs (10) de la première série, le motif sélectionné définissant le motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape b) comporte les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs (10) de la première série ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (10) de la première série et le motif initial ; b 3 ) identifier chaque motif (10) de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence (100) à partir d’une combinaison des motifs (10) de la première série identifiés lors de l’étape b 3 ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le motif de référence (100) est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs (10) de la première série. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel les images numériques du réseau de référence (1) et du réseau à analyser (2), prévues respectivement lors des étapes a) et c), comportent chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité ; le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif (20) de la deuxième série et l’intensité des pixels du motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape d) est précédée des étapes : d 01 ) identifier la position des motifs (20) de la deuxième série sur l’image numérique du réseau à analyser (2) ; d 0 2 ) dimensionner l’image numérique du réseau à analyser (2) de sorte que les motifs (20) de la deuxième série sont en nombre entier. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l’étape d 01 ) comporte une étape consistant à calculer un coefficient de corrélation entre l’image numérique du réseau à analyser (2) et le motif de référence (100). Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel : - l’étape f) comporte une étape f’) consistant à extraire au moins une dimension caractéristique (D’) additionnelle pour chaque motif (20) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - l’étape g) comporte une étape g’) consistant à calculer une moyenne arithmétique additionnelle et un écart-type additionnel des dimensions caractéristiques (D’) additionnelles extraites lors de l’étape f’) ; - l’étape h) comporte une étape h’) consistant à classer, dans la deuxième catégorie, chaque motif (20b) de la deuxième série dont la dimension caractéristique (D’) additionnelle présente un écart à la moyenne arithmétique additionnelle supérieur à l’écart-type additionnel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel : - le réseau à analyser (2) comporte des nanofils, formant des motifs (20) périodiques, et présentant une section transversale en forme d’un hexagone ; - la dimension caractéristique (D) extraite lors de l’étape f) est la dimension d’un côté de l’hexagone. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel les images numériques du réseau de référence (1) et du réseau à analyser (2), prévues respectivement lors des étapes a) et c), sont des images numériques issues d’un microscope électronique, de préférence à balayage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 13, dans lequel l’étape f) est précédée des étapes : f 0 1 ) générer un histogramme des intensités des pixels de l’image numérique du réseau à analyser (2) ; f 02 ) extraire un seuil d’intensité des motifs (20) périodiques de la deuxième série, à partir de l’histogramme généré lors de l’étape f 01 ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 14, dans lequel : - l’étape d) est suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs (20) de la deuxième série dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - les étapes e) à h) sont exécutées si le nombre total de motifs (20) est supérieur à une valeur prédéterminée.