Procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes comprises dans une base de données, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : 0. sélectionner les descriptions de formes d’ondes comprises dans la base de données, A. pour chaque description de la base de données : - calculer une distance sur données symboliques entre ladite description et chacune des autres descriptions , avec - déterminer la description , pour laquelle la distance est minimale et former une paire à partir des descriptions et , B. soit , former seuils tels que, pour allant de à la ou les -ième des paires présentent chacune une distance inférieure au seuil C. former ensembles, de paires à partir des seuils D. pour allant de 1 à : effectuer au moins une étape de fusion itérative regroupant les descriptions des paires comprises dans l’ensemble en des groupes en fonction dudit seuil , ladite au moins une étape de fusion itérative ne regroupant pas la ou les descriptions appartenant à un groupe formé à partir des ensembles avec y de manière à obtenir des groupes ayant chacun une distance maximale entre deux descriptions qui sont différentes de celles des autres groupes , un ensemble formé par tous les groupes obtenus étant dénommé partition de données 00. présenter ladite partition de données dans laquelle les descriptions sont regroupées. Procédé selon la revendication précédente, dans laquelle l’étape D comprend les sous étapes suivantes : D1- pour allant de 1 à , effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative à partir desdites paires comprises dans l’ensemble tant qu’une distance maximale entre deux descriptions des groupes formés dans une étape de fusion itérative précédente à partir desdites paires comprises dans l’ensemble , est inférieure au seuil , D2- pour effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative de sorte que chaque groupe formés par ladite au moins une étape de fusion itérative regroupe les descriptions des paires comprises dans l’ensemble qui présentent une description en commun. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape C de formation des ensembles, de paires est telle que : - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant une distance inférieure au seuil - pour allant de 2 à ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance inférieure au seuil mais supérieure ou égale au seuil - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance supérieure ou égale au seuil Procédé selon l’une quelconque des revendications précédente, comprenant une étape ultérieure E consistant à ordonner les groupes obtenus suite à l’étape D de celui qui possède la plus petite distance maximale entre deux descriptions du groupe à celui qui possède la plus grande distance maximale entre deux descriptions du groupe. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques comprend : A1- le calcul d’une première distance entre au moins une variable quantitative de chaque description, et/ou A2- le calcul d’une deuxième distance entre au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle de chaque description Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est effectué par une étape A2’ d’addition de la première et de la deuxième distance. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’étape de calcul de distance sur données symboliques comprend en outre : A3- le calcul d’une troisième distance entre au moins une variable de type histogramme de chaque description, et/ou A4- le calcul d’une quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, ladite au moins une variable qualitative comprenant par exemple un type de modulation de fréquence. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance, avec une pondération de chaque distance. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de qui minimise une moyenne des distances maximales entre deux descriptions d’un sous ensemble des groupes ou une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. Procédé selon la revendication 9, dans lequel les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de adaptée pour minimiser un nombre de groupes et une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. Procédé selon l’une quelconque des revendication 7 à 11, dans lequel le calcul de la quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, notées et est défini par l’équation suivante : avec un nombre entier adapté en fonction du poids relatif des variables qualitatives par rapport aux autres types de variable. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, 7 ou 10 à 12 en combinaison avec la revendication 9, comprenant en outre les étapes suivantes : F. répéter les étapes B à D un nombre de fois en variant la valeur et/ou en variant ladite pondération des distances entre chaque itération de manière à obtenir partitions de données différentes, et G. appliquer un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif à partir des partitions de données différentes afin de former une partition de données finale plus robuste au bruit. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape G comprend les sous étapes suivantes : G-i - Former une matrice C de dimension de coefficients représentatif d’une distance de regroupement d’une des descriptions et d’une autre des descriptions dans les partitions de données différentes, G-ii - Appliquer ledit algorithme de clustering hiérarchique agglomératif sur les descriptions en fonction desdites distances de regroupement afin de créer une pluralité de partitions agglomérées correspondant chacune à une itération différente dudit algorithme G-iii - Calculer une durée de vie de chacune des partitions agglomérées, ladite durée de vie d’une partition agglomérée donnée étant définie comme une différence entre : une distance de regroupement maximale entre deux descriptions de ladite partition agglomérée donnée et une distance de regroupement maximale entre deux descriptions d’une partition agglomérée obtenue par une itération supplémentaire dudit algorithme sur ladite partition agglomérée donnée G-iv - Sélectionner la partition agglomérée présentant la durée de vie maximale, qui forme ladite partition de données finale plus robuste au bruit. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel , où est un nombre de fois où la description et la description sont regroupées dans un même groupe parmi les L partitions de données différentes.