Procédé de génération d’un classificateur entraîné (CL[cl]) adapté pour détecter une pathologie ciblée dans un échantillon de fluide corporel (BSP), le procédé comprenant : le traitement d’un ensemble d’échantillons de fluide corporel, chacun étant associé à un indicateur de présence de la pathologie ciblée, pour obtenir pour chaque échantillon de fluide corporel un premier échantillon traité (SSG1-SSGn) comprenant une liste d’ARNex comprenant pour chaque ARNex d’une liste d’ARNex (R1-Rr) une valeur (RC1-RCr) représentant un nombre d’occurrences de l’ARNex, détecté dans l’échantillon de fluide corporel, chacun des premiers échantillons traités étant associé à l’indicateur de présence de la pathologie ciblée de l’échantillon de fluide corporel correspondant ; l’entraînement de chaque modèle d’apprentissage automatique d’une liste de modèles d’apprentissage automatique (M1-M10) en utilisant une première partie (SSGk, k≠j) des premiers échantillons traités et l’indicateur de présence de la pathologie ciblée associé aux premiers échantillons traités de la première partie ; le test de chaque modèle d’apprentissage automatique entraîné en utilisant une deuxième partie (SSGj) des premiers échantillons traités comprenant des premiers échantillons traités qui n’appartiennent pas à la première partie des premiers échantillons traités, et la récupération de scores (SF1-SFr) attribués par le modèle d’apprentissage automatique entraîné aux ARNex de la liste d’ARNex lorsque les premiers échantillons traités sont utilisés pour tester le modèle d’apprentissage automatique entraîné ; la génération d’une liste (FC) d’ARNex sélectionné en fonction des scores attribués par les modèles d’apprentissage automatique entraînés aux ARNex ; la génération à partir de chaque premier échantillon traité d’un deuxième échantillon traité correspondant (SFT) en conservant dans le premier échantillon traité des ARNex qui appartiennent à la liste d’ARNex sélectionné ; l’entraînement d’un classificateur (CL[cl]) en utilisant au moins une partie (SSGk, k≠j) des deuxièmes échantillons traités et l’indicateur de présence de la pathologie ciblée associé au premier échantillon traité correspondant, le classificateur entraîné et la liste d’ARNex sélectionné étant utilisés pour détecter la pathologie ciblée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le classificateur entraîné (CL[cl]) appartient à une liste de classificateurs (CL), le procédé comprenant en outre : l’entraînement de chaque classificateur de la liste de classificateurs en utilisant une première partie (SSGk, k≠j) des deuxièmes échantillons traités (SFT) chacun étant associé à l’indicateur de la présence de la pathologie ciblée ; le test de chaque classificateur entraîné d’au moins une partie des classificateurs entraînés en utilisant une deuxième partie (SSGj) des deuxièmes échantillons traités comprenant des deuxièmes échantillons traités qui n’appartiennent pas à la première partie des deuxièmes échantillons traités, l’évaluation d’un indicateur de performance (AUC) d’une capacité du classificateur entraîné à détecter la pathologie ciblée, le classificateur entraîné utilisé pour détecter la pathologie ciblée étant sélectionné lorsque l’indicateur de performance est supérieur à un seuil de performance (PT). Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’indicateur de performance (AUC) est l’Aire Sous la Courbe. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel la liste de classificateurs (CL) comprend un ou plusieurs classificateur(s) parmi un classificateur de Régression Logistique, un classificateur de Forêt Aléatoire, un classificateur d’Amplification de Gradient eXtrême et un classificateur Ada Boost. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre : le prétraitement des échantillons de fluide corporel pour obtenir des échantillons prétraités ; la répartition des échantillons prétraités en un nombre de groupes d’échantillons (SG1-SGn) comprenant un même nombre d’échantillons prétraités ; et la réalisation d’un nombre de standardisations des échantillons prétraités pour obtenir les premiers échantillons traités (TTSG), chaque standardisation utilisant une moyenne et un écart-type calculés à partir d’échantillons prétraités de tous les groupes d’échantillons à l’exception d’un groupe d’échantillons respectif, le nombre de standardisations correspondant au nombre de groupes d’échantillons, le nombre des premiers échantillons traités étant égal à un nombre d’échantillons prétraités multiplié par le nombre de standardisations. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le nombre d’échantillons prétraités dans chaque groupe d’échantillons est réglé à un. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre l’addition des scores (SF1-SFr) attribués à chaque ARNex (R1-Rr) par les modèles d’apprentissage automatique entraînés (M1-M10) pour obtenir un score résultant (SC1-SCr) pour chaque ARNex, la génération de la liste d’ARNex sélectionné (FC) comprenant la sélection des ARNex ayant des scores résultants supérieurs à un seuil de score. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel la liste de modèles d’apprentissage automatique (M1-M10) comprend des méthodes filtrantes, des méthodes enveloppantes et des méthodes intégrées. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel la liste de modèles d’apprentissage automatique (M1-M10) comprend au moins cinq des modèles d’apprentissage automatique suivants : l’Analyse de la Variance, la Somme des Rangs de Wilcoxon, la métrique de la distance du Chi Carré, le coefficient de corrélation de Pearson, l’Élimination Récursive des Caractéristiques basée sur des Machines à Vecteurs de Support, un classificateur d’arbre de décision, un classificateur de Forêt Aléatoire, un classificateur AdaBoost, un classificateur Extra tree, un modèle régularisé Lasso, la Régression Ridge, un classificateur de Descente de Gradient Stochastique, l’Amplification de Gradient, et l’Analyse Discriminante Linéaire. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, dans lequel les ARNex de la liste d’ARNex (R1-Rr) sont de l’un des types suivants : un fragment d’ARNm, ARNnc, ARNlnc, ARNsno, ARNsn, ARNsi, miARN, ARNpi, ARNlinc, ARNt et ARNcirc. Procédé de détection d’une pathologie ciblée à partir d’un échantillon de fluide corporel (BSP), comprenant : l’analyse d’un échantillon de fluide corporel pour obtenir un échantillon traité (PRSP) comprenant une liste d’ARNex comprenant pour chaque ARNex de la liste d’ARNex sélectionné une valeur représentant un nombre d’occurrences de l’ARNex, détecté dans l’échantillon de fluide corporel ; le filtrage de l’échantillon traité pour éliminer les ARNex qui n’appartiennent pas à une liste d’ARNex sélectionnés (FC[1..s]) ; et l’exécution d’un classificateur entraîné (CL[cl]) sur l’échantillon traité filtré (FSP), l’exécution du classificateur entraîné fournissant un indicateur (PPI) de la présence ou de l’absence de la pathologie ciblée, où la liste d’ARNex sélectionnés et le classificateur entraîné sont générés par le procédé selon l’une des revendications 1 à 10. Système comprenant : une unité d’analyse (BAN) pour produire à partir d’échantillons de fluide corporel (BFS) des échantillons prétraités (SSG1-SSGn) en associant à chaque ARNex d’une liste d’ARNex des valeurs (RC1-RCr) représentant un nombre d’occurrences de l’ARNex détecté dans l’échantillon de fluide corporel ; et un processeur (CP) configuré pour générer à partir des échantillons prétraités un classificateur entraîné (CL[cl]) adapté pour détecter une pathologie ciblée dans un échantillon de fluide corporel, le système étant configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 11. Produit de programme informatique comprenant un code de programme pour réaliser, lorsqu’il est exécuté par un ou plusieurs processeur(s), le procédé selon l’une des revendications 1 à 11.