Procédé (300) d’estimation d’une valeur de tension artérielle pour une personne cible à partir d’au moins un signal de battement cardiaque, ledit procédé (300) comprenant au moins une itération d’une phase (314) de prédiction comprenant les étapes suivantes : mesure (302) d’un premier signal de battement cardiaque de ladite personne cible, et estimation (312) d’une valeur de tension artérielle avec un modèle intelligent, en fonction dudit premier signal de battement cardiaque ; caractérisé en ce que l’étape d’estimation (312) est réalisée avec un modèle intelligent préalablement associé à ladite personne cible, et sélectionné parmi plusieurs modèles intelligents préalablement entrainés pour l’estimation de tension artérielle. Procédé (300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la phase de prédiction (314) comprend une étape (304-308) pour obtenir, à partir du premier signal, au moins une impulsion, dite première impulsion, l’étape (312) d’estimation de la valeur de la tension artérielle étant réalisée en fonction de ladite au moins une première impulsion. Procédé (300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape d’obtention de la première impulsion comprend les étapes suivantes : extraction (304) de plusieurs, et en particulier de toutes les, impulsions contenues dans ledit premier signal, et filtrage (306) desdites impulsions extraites en fonction d’au moins critère de qualité relatif à la forme desdites impulsions. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend, préalablement à la première itération de la phase de prédiction, une phase (200) de classification de la personne cible dans une classe (C i ) parmi plusieurs classes (C 1 -C M ), en fonction d’au moins un couple de données comprenant : un deuxième signal de battement cardiaque, et une valeur de tension artérielle, dite deuxième valeur de tension artérielle ; mesurés pour ladite personne à un instant donné, chaque classe (C 1 -C M ) étant associée à un modèle de prédiction préalablement entrainé. Procédé (300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la phase de classification (200) comprend les étapes suivantes : mesure (202) de plusieurs couples de données pour la personne cible, et sélection (212) d’au moins deux deuxièmes signaux pour lesquels les tensions artérielles mesurées sont identiques ; de sorte que la classification de la personne cible est réalisée uniquement en fonction des deuxième signaux sélectionnés. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que la phase de classification (200) comprend une étape (204-208) pour obtenir, à partir de l’au moins un deuxième signal, une forme d’onde d’impulsion, dite deuxième forme d’onde, la classification de la personne cible dans une classe étant réalisée à partir de ladite deuxième forme d’onde et de la deuxième valeur de tension artérielle qui lui est associée. Procédé (300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape d’obtention de la deuxième forme d’onde comprend les étapes suivantes : pour au moins un, en particulier chaque, deuxième signal : extraction (204) de plusieurs, et en particulier de toutes les, impulsions contenues dans ledit deuxième signal, et filtrage (206) des impulsions extraites en fonction d’au moins critère de qualité relatif à la forme desdites impulsions extraites ; et génération (208) de la deuxième forme d’onde référence en fonction, et en particulier par moyennage, des impulsions conservées après filtrage. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce que la phase de classification (200) d’une personne cible dans une classe comprend une identification (210) d’une classe parmi un groupe de classes, en fonction d’au moins un paramètre de similitude entre la deuxième forme d’onde et une forme d’onde de référence associée à chacune desdites classes. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que la phase de classification (200) d’une personne cible dans une classe comprend une sélection d’un groupe de classes, parmi plusieurs groupes de classes, en fonction de la valeur de la tension artérielle d’au moins un couple de données. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre, pour au moins une, en particulier chaque, classe (C 1 -C M ), une phase d’entrainement du modèle intelligent associé à ladite classe avec une base d’entrainement (B 1 -B M ) spécifique à ladite classe. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une phase (100) préliminaire, dite phase de construction, pour construire les classes (C 1 -C M ), et éventuellement une base d’entrainement (B 1 -B M ) spécifique à chaque classe (C 1 -C M ), comprenant les étapes suivantes : mesure (102), pour une multitude de personnes, de couples de données comprenant, chacun : un signal de battement cardiaque, et une valeur de tension artérielle pour chaque impulsion contenue dans ledit signal de battement cardiaque; construction (104-108), pour chaque signal de battement cardiaque, d’une forme d’onde ; regroupement (110) des formes d’onde ainsi obtenues en plusieurs classes (C 1 -C M ), en fonction d’au moins un paramètre de similitude. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins une valeur de tension artérielle est une valeur de tension artérielle systolique ou une valeur de tension artérielle diastolique. Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins un signal de battement cardiaque est : un signal photopléthysmographique, PPG ; un signal PPG sans contact, rPPG ; un signal de pouls mesuré par un capteur au contact du corps de la personne cible, tel qu’un capteur de pression ; Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour au moins une classe (C 1 -C M ), le modèle intelligent associé à ladite classe (C 1 -C M ) est un réseau neuronal. Dispositif (400) d’estimation d’une valeur de tension artérielle pour une personne cible comprenant : au moins un moyen (402) de mesure d’un signal de battement cardiaque, et au moins une unité de calcul (404-408) ; configurés pour mettre en œuvre le procédé (300) selon l’une quelconque des revendications précédentes.