Procédé de classification par ordinateur d’évènements fluidiques de consommation d’un fluide d’intérêt par des éléments consommateurs EC d’un bâtiment à surveiller BS, parmi plusieurs classes prédéfinies d’éléments consommateurs EC, le procédé comportant les phases suivantes : une phase de génération (100) d’au moins une base de données (BD1, BD2), comportant les étapes suivantes : acquérir (110) des signaux de mesure représentatifs du débit de consommation de chacun des éléments consommateurs EC de N bâtiments réels de référence {Bref (n) } n=1 ;N , avec N>1, les signaux de mesure étant alors dits classifiés, les éléments consommateurs EC étant de mêmes classes que celles du bâtiment à surveiller BS ; définir (120) des profils de consommation de M bâtiments dits simulés {Bsim (m) } m=1 ;M , avec M>N, à partir des signaux de mesure classifiés acquis, chaque bâtiment simulé comportant des éléments consommateurs EC de mêmes classes que celles du bâtiment à surveiller BS ; générer (130), par simulation numérique, des signaux simulés représentatifs du débit de consommation de chacun des éléments consommateurs EC des bâtiments simulés {Bsim (m) } m=1 ;M ayant les profils de consommation définis, les signaux simulés générés étant alors dits classifiés ; déterminer (140), pour chacun des évènements fluidiques {Ev (i) } i=1 ;NA identifiés dans les signaux simulés classifiés générés : des paramètres dit d’évènement {P Ev(i) } i=1 ;NA , représentatifs d’une durée et d’un volume écoulé de chacun des évènements fluidiques ; et des paramètres dit de temporalité {P T(i) } i=1 ;NA , représentatifs d’un nombre d’évènements fluidiques dits similaires, présentant un débit sensiblement identique à celui de l’évènement fluidique considéré et situés dans des créneaux temporels successifs prédéfinis situés avant et après l’évènement fluidique considéré ; générer (150) la base de données (BD1 ; BD2) comportant, pour chacun des évènements fluidiques {Ev (i) } i=1 ;NA identifiés : les paramètres d’évènement {P Ev(i) } i=1 ;NA , les paramètres de temporalité {P T(i) } i=1 ;NA , et la classe {L EV(i) } i=1 ;NA correspondante d’élément consommateur EC ; une phase de paramétrage (200) d’au moins un modèle de prédiction (f1, f2) par apprentissage automatique supervisé à partir de la base de données (BD1 ; BD2) ; une phase de classification (300), comportant les étapes suivantes : acquérir (310) un signal de mesure représentatif du débit de consommation du bâtiment à surveiller (BS) ; déterminer (320), pour chacun des évènements fluidiques { } j=1 ;NP identifiés dans le signal de mesure acquis, des paramètres d’évènement { } j=1 ;NP et des paramètres de temporalité { } j=1 ;NP correspondants ; prédire (330), par le modèle de prédiction (f1 ; f2), pour chacun des évènements fluidiques { } j=1 ;NP dont les paramètres d’évènement { } j=1 ;NP et les paramètres de temporalité { } j=1 ;NP forment des données d’entrée au modèle de prédiction, la classe correspondante { } j=1 ;NP d’élément consommateur EC. Procédé de classification selon la revendication 1, dans lequel les paramètres de temporalité P T(i) et comportent également, pour chacun des créneaux temporels, le volume cumulé du fluide d’intérêt écoulé et la durée d’écoulement. Procédé de classification selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les paramètres d’évènements P Ev(i) et comportent, pour chaque évènement fluidique, l’instant initial de l’évènement fluidique, la durée d’écoulement, le volume écoulé et/ou le débit moyen. Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la base de données et les données d’entrée du modèle de prédiction comportent des paramètres dits de comparaison, notés respectivement P Ev|Bsim(i) et ), et définis, pour chaque évènement fluidique Ev (i) , , comme le rapport d’un débit moyen de l’évènement fluidique considéré sur un débit global moyen de tous les évènements fluidiques Ev (i) , du bâtiment considéré. Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la phase de classification (300) est réitérée, les signaux de mesure du bâtiment à surveiller (BS) étant alors acquis sur des durées de surveillance prédéfinies successives. Procédé de classification selon les revendications 4 et 5, dans lequel, dans les paramètres de comparaison présents dans les données d’entrée du modèle de prédiction, le débit global moyen de tous les évènements fluidiques tient compte du débit global moyen des itérations précédentes. Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel : la phase de génération (100) comporte les étapes suivantes : détermination (151) d’une première base de données (BD1) où chaque évènement fluidique (Ev (i) ) est défini par au moins lesdits paramètres d’évènement (P EV(i) ) et par lesdits paramètres de temporalité (P T(i) ) ; détermination (152) d’une deuxième base de données (BD2) où chaque évènement fluidique (Ev (i) ) est défini par au moins lesdits paramètres d’évènement (P EV(i) ), par lesdits paramètres de temporalité (P T(i) ), et par des paramètres dit de comparaison par classe (P EV|L(i) ) définis, pour chaque évènement fluidique (Ev (i) ) d’au moins une classe considérée, comme le rapport d’un débit moyen de l’évènement fluidique considéré sur un débit global moyen de tous les évènements fluidiques de la classe considérée (Ev (i) ) ; la phase de paramétrique (200) comporte les étapes suivantes : paramétrage (201) d’un premier mode de prédiction (f1) par apprentissage automatique supervisé à partir de la première base de données (BD1) ; paramétrage (202) d’un deuxième mode de prédiction (f2) par apprentissage automatique supervisé à partir de la deuxième base de données (BD2) ; la phase de classification (300) comporte les étapes suivantes : détermination (320), pour des évènements fluidiques ( ) présents dans le signal de mesure , des paramètres d’évènement ( ) et des paramètres de temporalité ( ) correspondants ; puis prédiction (331) par le premier modèle de prédiction (f1), pour chacun des évènements fluidiques ( ), lesquels sont définis par les paramètres d’évènement ( ) et les paramètres de temporalité ( ) qui forment des données d’entrée du premier modèle de prédiction (f1), de la classe ( ) d’élément consommateur (EC) correspondante ; puis détermination, à partir des classes prédites préalablement, de paramètres de comparaison par classe ( ) correspondants ; puis prédiction (331) par le deuxième modèle de prédiction (f2), pour chacun des évènements fluidiques ( ), lesquels sont définis par les paramètres d’évènement ( ), les paramètres de temporalité ( ), et les paramètres de comparaison par classe ( ) qui forment des données d’entrée du deuxième modèle de prédiction (f2), de la classe ( ) d’élément consommateur (EC) correspondante. Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel, lors de l’étape d’acquisition (110) des signaux de mesure , les N bâtiments réels de référence sont raccordés à un dispositif de détermination d’au moins un modèle de prédiction, comportant des capteurs de mesure fluidique (CM) adaptés à acquérir les signaux de mesure pour chacun des éléments consommateurs (EC) du bâtiment réel de référence considéré (BR), et un ordinateur connecté aux capteurs de mesure fluidique du bâtiment de référence considéré (BR) et adapté à effectuer la phase de paramétrage (200). Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, lors de l’étape d’acquisition (310) du signal de mesure du bâtiment à surveiller (BS), celui-ci est raccordé à un dispositif de classification comportant un capteur de mesure fluidique adapté à acquérir le signal de mesure , et un ordinateur connecté au capteur de mesure fluidique du bâtiment à surveiller (BS) et adapté à effectuer la phase de classification (300). Procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, comportant, à la suite de la phase de classification (300), les étapes suivantes : identification d’une classe d’éléments consommateurs pour laquelle les évènements fluidiques présentent une valeur d’un paramètre dit de suivi supérieure à une valeur seuil prédéfinie ; puis alerte de l’utilisateur lui indiquant la classe d’éléments consommateurs en question ; puis correction par l’utilisateur de sorte que les éléments consommateurs de la classe en question présentent ensuite une valeur du paramètre de suivi inférieure à la valeur seuil prédéfinie.