Procédé mis en œuvre par ordinateur pour l’aide à la classification d’une coupe histologique d’un patient dans une classe parmi N classes ordonnées selon un ordre prédéfini, chaque classe correspondant à un degré de sévérité d’une pathologie, N étant un entier strictement supérieur à 2, au moyen d’un indice de confiance représentatif d’un degré de fiabilité de classification, le procédé comprenant : une étape d’implémentation d’un modèle d’apprentissage automatique afin de classer ladite coupe histologique dans l’une des N classes ordonnées, ledit modèle retournant en sortie N probabilités de classification étant chacune associée à une classe parmi les N classes ordonnées, une étape de calcul, sur la base d’une distance entre les N probabilités de classification, dudit indice de confiance. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la distance entre les deux probabilités de classification est une différence entre les deux probabilités de classification les plus élevées parmi les N probabilités de classification. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’implémentation du modèle d'apprentissage automatique comprend : - une étape de division de ladite image en un ensemble de M sous-images, - pour chaque sous-image, extraire une pluralité de caractéristiques, - pour chaque sous-image, calculer, sur la base de la pluralité de caractéristiques extraite, un score, - classer, sur la base des pluralités de caractéristiques et des scores des sous-images, ladite image dans l’une des N classes ordonnées. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est un modèle d’apprentissage d’instances multiples. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la coupe histologique comprend des lésions dysplasiques. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les lésions dysplasiques sont des lésions malpighiennes des voies aéro-digestives supérieures. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle d’apprentissage automatique a été préalablement entraîné en utilisant une fonction de coût pondérée par une pluralité de coefficients représentatifs d’un risque de classification erronée. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu’un coefficient parmi la pluralité de coefficients présente une valeur plus élevée dans un premier cas d’une classification erronée dans une classe plus éloignée d’une classe correcte, selon l’ordre prédéfini, par rapport à un deuxième cas d’une classification erronée dans une classe moins éloignée de ladite classe correcte, selon l’ordre prédéfini, que dans le premier cas. Procédé selon l’une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que le modèle d’apprentissage automatique est implémenté en utilisant ladite fonction de coût et en ce que chacune parmi la pluralité des probabilités d’attribution est associée à un risque de classification erronée, ledit risque variant de manière croissante avec ladite fonction de coût. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que calculer le score de chaque sous-image comprend l’implémentation d’un mécanisme d’attention. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant, après l’étape de calcul dudit indice de confiance, une étape de comparaison dudit indice de confiance avec une valeur seuil déterminée sur la base d’une métrique représentative d’une fiabilité du modèle d’apprentissage automatique calculée après implémentation dudit modèle sur une base de données d’images de validation, ladite métrique étant de préférence une valeur d’aire sous la courbe. Procédé selon la revendication 11, comprenant en outre, après l’étape de comparaison, une étape d’attribution automatique d’un degré de priorité d’analyse par un utilisateur expérimenté, le degré de priorité d’analyse étant : - un degré de haute priorité si l’indice de confiance est inférieur à la valeur seuil, l’analyse étant alors attribuée à un utilisateur expérimenté, - un degré de basse priorité si l’indice de confiance est supérieur à la valeur seuil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, comprenant en outre une étape d’attribution automatique d’un degré de priorité d’analyse par un utilisateur, le degré de priorité d’analyse étant : - un degré de haute priorité si ladite coupe histologique est classée dans une classe correspondant à un haut de degré de sévérité, - un degré de basse priorité si ladite coupe histologique est classée dans une classe correspondant à un faible degré de sévérité. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite coupe histologique a été manuellement classée dans l’une des N classes ordonnées, dénommée classe manuelle, par un utilisateur, préalablement à l’étape d’implémentation du modèle d’apprentissage automatique, ledit procédé comprenant en outre une étape de comparaison de la classe manuelle avec la classe obtenue lors de l’étape d’implémentation du modèle d’apprentissage automatique. Dispositif informatique comprenant un circuit configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 14. Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 14, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.