En fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles, l’électroencéphalogramme est intracrânien, c’est-à-dire enregistré à partir d’électrode implantées dans le cortex cérébral (stéréo-électroencéphalographie (SEEG), qui consiste à implanter des électrodes intracérébrales à un patient, qui reste hospitalisé une dizaine de jours, au cours desquels son activité intracérébrale est enregistrée en continu, sur plus d'une centaine de canaux d'enregistrements répartis dans les structures cérébrales suspectées d'être impliquées dans une pathologie cérébrale), ou à la surface de celui-ci Dans l’autres situations, l’électroencéphalogramme peut être obtenu à l’aide d’un casque classique ou en haute densité (avec un nombre d’électrodes supérieur à 48). Il est ainsi proposé une approche écologique de pré-détection et ou de classification d’évènements d’intérêts en deux étapes visant à limiter par exemple le travail ultérieur visuel et manuel du praticien et/ou la charge de calcul pour un traitement automatisé ultérieur des évènements candidats. La première étape (E10) exploite la capacité de traitement des images d’un réseau de neurones entraîné à détecter la trace des évènements d’intérêt (comme par exemple HFOs, FRs, forme non sinusoïdale des oscillations bêta, puissance augmentée dans les bandes de fréquence delta (2-4Hz) et thêta (4-8Hz), baisse de la puissance de l’alpha postérieure (8-12Hz) et/ou du bêta (13-30Hz) -Parkinson- ou autres évènements dans le cas de la maladie d’Alzheimer ou d’autres maladie neurodégénératives) sur un ensemble de scalogrammes fabriqués à partir des signaux de l’électroencéphalogrammes. Lorsqu’un évènement d’intérêt candidat est détecté par le réseau, à partir du scalogramme représentatif du signal de cet évènement d’intérêt candidat, la seconde étape (E20) est mise en œuvre pour vérifier le résultat en sortie du réseau et éliminer les fausses alarmes (faux positifs). Cette deuxième étape met en jeu différentes techniques d’analyses quantitatives de la portion du signal filtré d’origine ayant été utilisé pour créer le scalogramme candidat à l’issue de l’étape E10. Plusieurs caractéristiques de l’évènement d’intérêt candidat peuvent être calculés : par exemple sa durée, son ratio signal sur bruit ou encore le nombre d’oscillations qui composent l’événement, l’amplitude de ces oscillations, la forme des oscillations, etc. Cette méthode fonctionne sur de grandes quantités de données brutes, mêmes bruitées, aux échelles macro et micro. La double particularité multi-étapes, multi-échelles de ce procédé permet de détecter d’importantes quantités d’évènements d’intérêt sans qu’un nombre rédhibitoire de faux positifs ne contamine les résultats. Une interprétation et/ou classification (des données présélectionnées) peut ultérieurement être réalisée simplement et rapidement pour caractériser la zone d’intérêt à l’origine de ces évènements d’intérêt. Ainsi, la méthode décrite permet d’utiliser des processus d’intelligence artificielle pour traiter, en amont, de grandes quantités de données, délivrant un ensemble d’évènements d’intérêt candidats, les évènements de cet ensemble étant ensuite analysées, afin de limiter la quantité de faux positifs potentiels. On réduit ainsi fortement le nombre d’évènements devant effectivement être analysés pour confirmer ou infirmer la présence d’une anomalie.