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) non supervisé 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 ; - traitement (202) desdites deuxièmes données pour formater lesdites deuxièmes données selon ladite structure déterminée ; - extraction (203) 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 (204) desdites troisièmes et quatrièmes informations dans un format déterminé ; - apprentissage (205) non supervisé dudit modèle de classification à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit apprentissage non supervisé comprend une détermination d’une pluralité de classes et une détermination (206) d’un nom pour chaque classe de ladite pluralité de classes à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit apprentissage non supervisé comprend en outre une détermination d’un ensemble de critères de nommage de ladite pluralité de classes à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend en outre une étape de validation (207) dudit modèle de classification à partir de troisièmes 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 troisièmes données. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, pour lequel ladite phase d’apprentissage comprend en outre une étape d’apprentissage semi-supervisé dudit modèle de classification postérieure audit apprentissage non supervisé, ledit apprentissage semi-supervisé étant obtenu en fonction desdites premières et deuxièmes informations codées associées à un résultat validé de la classification obtenu de ladite validation. 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.