Procédé de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un premier véhicule, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (41 ; 211) desdites premières données ; - traitement (42 ; 212) desdites premières données pour formater lesdites premières données selon une structure déterminée ; - extraction (43 ; 213) d’un premier ensemble d’informations déterminé desdites premières données formatées et génération d’un deuxième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation dudit premier véhicule ; - codage (44 ; 214) desdites premières et deuxièmes informations dans un format déterminé ; - classification (45 ; 215) desdites premières données en alimentant un modèle de classification avec lesdites premières et deuxièmes informations codées, ledit modèle de classification ayant été appris dans une phase d’apprentissage (20) d’une méthode d’apprentissage machine ; - validation (46 ; 216) d’un résultat de ladite classification à partir d’un ensemble de règles analytiques utilisant un ensemble de paramètres obtenus de bases de données (2101, 2102, 2103) stockant des données représentatives de défaut et/ou de processus de réparation de composant associées audit premier véhicule ; - transmission (47 ; 217) électronique du résultat validé de ladite classification (45 ; 215). Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend les étapes suivantes : - obtention (201), pour chaque deuxième véhicule d’un ensemble de deuxièmes véhicules, de deuxièmes données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant dudit chaque deuxième véhicule, des troisièmes données représentatives d’une classe d’un ensemble de classes déterminé étant associées auxdites deuxièmes données ; - traitement (202) desdites deuxièmes données pour formater lesdites deuxièmes données selon ladite structure déterminée ; - extraction (204) d’un troisième ensemble d’informations déterminé desdites deuxièmes données formatées et génération d’un quatrième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation dudit chaque deuxième véhicule ; - codage (205) desdites troisièmes et quatrièmes informations dans un format déterminé ; - apprentissage (206) dudit modèle de classification à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites troisièmes données. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend en outre une étape de validation (207) dudit modèle de classification à partir de quatrièmes données représentatives d’un ensemble de demandes de prise en charge de réparation d’au moins un composant de chaque troisième véhicule d’un ensemble de troisièmes véhicules, des cinquièmes données représentatives de classe dudit ensemble de classes déterminé étant associées auxdites quatrièmes données. Procédé selon la revendication 2 ou 3, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend en outre une étape de génération (203) de nouvelles données d’apprentissages pour enrichir les deuxièmes données associées à chaque classe d’au moins une partie dudit ensemble de classes, lesdites nouvelles données étant générées à partir de données représentatives de commentaires associés auxdites demandes de prise en charge représentées par lesdites deuxièmes données. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, pour lequel ledit modèle de classification est en outre appris en fonction desdites premières et deuxièmes informations codées associées audit résultat de la classification. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel un type de composant est associé à chaque classe dudit ensemble de classes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit traitement desdites premières données comprend un traitement par méthode de traitement automatique de langage naturel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ledit au moins un processeur met en œuvre un réseau de neurones. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (3) de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule, le dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.