Dispositif de partitionnement de données (100) apte à recevoir des données transmises par au moins une source de données (12), les données comprenant un ensemble de données initial et un ou plusieurs ensembles de données additionnels , le dispositif (100) étant configuré pour effectuer : - au moins une opération de partitionnement initiale pour générer un arbre de partitionnement de données initial à partir dudit ensemble des données initial , ledit arbre étant associé à sous-structures comprenant chacune une distribution de données de construction issue de l’ensemble de données initial , et - au moins une opération d’insertion pour insérer ledit ensemble de données additionnels dans l’arbre de partitionnement de données initial , lesdites sous-structures comprenant en outre au moins une distribution de données insérée issue de l’ensemble de données additionnels , le dispositif (100) étant en outre configuré pour effectuer au niveau de chaque sous-structure une comparaison de ladite distribution de données de construction avec ladite distribution de données insérée et pour déterminer une valeur d’évaluation de la stationnarité des données insérées par rapport aux données de construction de l’arbre de partitionnement de données initial à partir de ladite comparaison, le dispositif de partitionnement de données (100) étant configuré pour mettre à jour le partitionnement de données dudit arbre à partir de ladite valeur d’évaluation. Dispositif (100), selon la revendication 1, dans lequel ladite opération de partitionnement initiale comprend la détermination d’un axe de projection de ladite distribution de données de construction pour former au moins deux sous-ensembles de données distincts issus de la distribution de données de construction , et dans lequel ladite opération d’insertion dudit ensemble de données additionnels est effectué au niveau de chaque sous-structure en prenant en compte ledit axe de projection . Dispositif (100), selon la revendication 2, dans lequel ladite comparaison comprend une détermination d’une distance entre la projection de ladite distribution de données de construction et la projection de ladite au moins une distribution de données insérée , ladite distance étant par exemple la distance EMD. Dispositif (100), selon l’une des revendication précédentes, dans lequel le dispositif (100) est en outre configuré pour effectuer au moins une nouvelle opération de partitionnement, en réponse à une détection d’une condition de non-stationnarité des données, ladite nouvelle opération de partitionnement de données étant effectuée au niveau d’au moins une sous-structure à partir de ladite distribution de données et de ladite au moins une distribution de données insérée de manière à générer un arbre de partitionnement de données modifié , ladite condition de non-stationnarité des données étant vérifiée si ladite valeur d’évaluation de la stationnarité des données est supérieure à un seuil de non-stationnarité des données . Dispositif (100), selon la revendication 4, et dans lequel ladite nouvelle opération de partitionnement comprend la détermination d’un nouvel axe de projection d’un ensemble de données de construction pour former au moins deux nouveaux sous-ensembles de données distincts issus dudit ensemble de données de construction , ledit ensemble de données de construction comprenant ladite distribution de données de construction et ladite au moins une distribution de données insérée . Dispositif (100), selon l’une des revendications 4 ou 5, dans lequel ledit seuil de non-stationnarité des données est préalablement fixé, et dans lequel ladite valeur d’évaluation de la stationnarité est égale à ladite valeur de comparaison des projection telle que la valeur de comparaison satisfait la condition de non-stationnarité des données : . Dispositif (100), selon l’une des revendications 4 ou 5, dans lequel ledit seuil de non-stationnarité des données est ajusté en fonction d’une probabilité de fausse alarme fixée , et dans lequel la détermination de ladite valeur d’évaluation de la stationnarité comprend la mise en œuvre d’un test statistique basé sur une détection a contrario de non-stationnarités des données. Dispositif (100), selon la revendication 7, dans lequel ladite valeur d’évaluation de la stationnarité de ladite détection a contrario est déterminée à partir d’une fonction de répartition définie à partir de la valeur de comparaison des projections , la condition de non-stationnarité des données étant telle que : . Système de construction de structures de partitionnement de données (10) comprenant au moins une source de données (12), le dispositif de partitionnement de données (100) selon l’une des revendications 1 à 8, et un module d’exploitation (18), dans lequel le module d’exploitation (18) est configuré pour déterminer au moins un score de pureté moyenne associé à une distribution de données d’une sous-structure et pour évaluer la qualité de l’arbre de partitionnement de données à partir dudit au moins un score de pureté moyenne déterminé. Procédé mis en œuvre par un dispositif de partitionnement de données (100), caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes consistant à : - Recevoir (600) un ensemble de données initial depuis au moins une source de données (12) ; - Effectuer (606 à 620) au moins une opération de partitionnement initiale pour générer un arbre de partitionnement de données initial à partir dudit ensemble des données initial , ledit arbre étant associé à sous-structures comprenant chacune une distribution de données de construction issue de l’ensemble de données initial ; - Recevoir (700) un ou plusieurs ensembles de données additionnels depuis au moins une source de données (12) ; - Effectuer (704 à 716) au moins une opération d’insertion pour insérer ledit ensemble de données additionnels dans l’arbre de partitionnement de données initial , lesdites sous-structures comprenant en outre au moins une distribution de données insérée issue de l’ensemble de données additionnels ; - Effectuer (802 à 806) au niveau de chaque sous-structure une comparaison de ladite distribution de données de construction avec ladite distribution de données insérée et déterminer une valeur d’évaluation de la stationnarité des données insérées par rapport aux données de construction de l’arbre de partitionnement de données initial à partir de ladite comparaison ; et - Mettre à jour (808 à 818) ledit arbre de partitionnement de données à partir de ladite valeur d’évaluation.