Procédé d’estimation (1) mis en œuvre par ordinateur d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : Une étape d’acquisition (10) de valeurs représentatives d’une pluralité de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; Une étape de quantification (11) des bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Une étape de mise en œuvre (12) d’un module de régression statistique (50) adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Procédé (1) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de quantification (11) des bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé comprend la mise en œuvre d’une méthode de réaction de polymérisation en chaîne, en particulier une réaction de polymérisation en chaîne quantitative en temps-réel. Procédé (1) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que lesdites bactéries indicatrices d’une contamination fécales comprennent une bactérie entérocoque fécale et/ou une bactérie Escherichia coli . Procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les paramètres environnementaux sont choisis parmi : un paramètre représentatif de la salinité de l’eau, un paramètre représentatif de la turbidité de l’eau, un paramètre représentatif de la hauteur d’eau, un paramètre représentatif du vent, un paramètre représentatif du rayonnement solaire, un paramètre représentatif de la pluviométrie et un paramètre représentatif de la houle. Procédé (1) selon la revendication 1 à 4, caractérisé en ce que, pour chaque paramètre environnemental, on acquiert (10) une valeur instantanée, une valeur moyenne sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une valeur de cumul des mesures réalisées sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une série temporelle représentative d’une période de mesure dudit paramètre environnemental. Procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ledit module de régression statistique (50) est un module d’apprentissage automatique (50) entraîné à partir d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un échantillon d’eau prélevé ; Une valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables dans ledit échantillon ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Ledit module d’apprentissage automatique (50) étant entraîné pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. Procédé (1) selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit module d’apprentissage automatique (50) est choisi parmi un module d’apprentissage automatique par amplification de gradient , une machine à vecteur support, un réseau de neurones artificiels, une méthode des k plus proches voisins, un module d’arbre de décision, un module d’apprentissage automatique par forêt d’arbres décisionnels. Procédé d’entrainement (2) mis en œuvre par ordinateur d’un module d’apprentissage automatique pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7 comprenant : Une étape de fourniture (20) d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; Une étape d’entrainement (21) dudit module d’apprentissage automatique (50) pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. Dispositif d’estimation (3) d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécales viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : Des moyens d’acquisition (30) d’une pluralité de valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; Des moyens d’acquisition d’une quantification (31) des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Une unité de mise en œuvre (32) d’un module de régression statistique (50) adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Dispositif d’entrainement (4) d’un module d’apprentissage automatique (50) pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, comprenant : Des moyens de fourniture (33) d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; Une unité d’entrainement (34) dudit module d’apprentissage automatique (50) pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable.