Procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle de classification, dit modèle de classification final, le procédé comprenant : - une obtention (20) d’au moins un groupe de signaux de série temporelle initiaux, lesdits signaux de série temporelle initiaux étant associés à au moins un paramètre d’acquisition initial, - une élaboration (21) d’au moins un groupe de signaux de série temporelle simulés à partir dudit au moins un groupe de signaux de série temporelle initiaux, lesdits signaux de série temporelle simulés de chaque groupe étant associés à au moins un paramètre d’acquisition simulé différent dudit au moins un paramètre d’acquisition initial, - une élaboration (23) de différents modèles de classification de test, chaque modèle de classification de test étant élaboré à partir dudit au moins un groupe de signaux de série temporelle initiaux ou dudit au moins un groupe de signaux de série temporelle simulés, chaque modèle de classification de test étant associé audit au moins un paramètre d’acquisition correspondant audit au moins un paramètre d’acquisition initial ou simulé associé aux signaux de série temporelle initiaux ou simulés utilisés pour élaborer ce modèle de classification de test, - une évaluation (24) de performances de chaque modèle de classification de test, lesdites performances étant associées audit au moins un paramètre d’acquisition de ce modèle de classification de test, puis - une obtention (26) d’au moins un groupe de signaux de série temporelle finaux associés à au moins un paramètre d’acquisition final sélectionné à partir d’une analyse desdites performances évaluées de chaque modèle de classification de test, puis - une élaboration (28) dudit modèle de classification final à partir dudit au moins un groupe de signaux de série temporelle finaux. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un paramètre d’acquisition initial comprend une combinaison d’une fréquence d’échantillonnage initiale et d’une quantité de données initiale des signaux de série temporelle initiaux. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite fréquence d’échantillonnage initiale correspond à une fréquence d’échantillonnage maximale permise par un dispositif d’acquisition utilisé pour acquérir lesdits signaux de série temporelle initiaux. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel ladite quantité de données initiale correspond à une quantité de données maximale permise par un dispositif d’acquisition utilisé pour acquérir lesdits signaux de série temporelle initiaux. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel ledit au moins un paramètre d’acquisition simulé desdits signaux de série temporelle simulés de chaque groupe comprend une fréquence d’échantillonnage simulée inférieure ou égale à ladite fréquence d’échantillonnage initiale et une quantité de données simulées inférieure ou égale à ladite quantité de données initiale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel chaque groupe de signaux de série temporelle initiaux est associé à une classe indiquée lors de ladite obtention des signaux de série temporelle initiaux. Procédé selon la revendication 6, dans lequel chaque groupe de signaux de série temporelle simulé est associé à la classe indiquée pour le groupe de signaux de série temporelle initiaux à partir duquel ce groupe de signaux de série temporelle simulés est élaboré. Procédé selon la revendication 7, comprenant en outre une extraction (22) de valeurs de caractéristiques des signaux de série temporelle initiaux et simulés, chaque modèle de classification de test étant élaboré à partir d’une analyse des valeurs de caractéristiques extraites et de la classe associée à chaque groupe de signaux de série temporelle initiaux ou simulés utilisé pour élaborer ce modèle de classification de test. Procédé selon la revendication 8, comprenant en outre une extraction (27) de valeurs de caractéristiques des signaux de série temporelle finaux, le modèle de classification final étant élaboré à partir d’une analyse des valeurs de caractéristiques extraites et de la classe associée à chaque groupe de signaux de série temporelle finaux. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comprenant en outre une indication (25) des performances de chaque modèle de classification de test en relation avec ledit au moins un paramètre d’acquisition associé à ce modèle de classification de test. Procédé selon la revendication 10, dans lequel ladite indication des performances de chaque modèle de classification comprend un affichage sur un écran d’un graphique de performances comportant lesdites performances de chaque modèle de classification selon ledit au moins un paramètre d’acquisition associé. Procédé selon la revendication 1 à 11, dans lequel lesdites performances évaluées de chaque modèle de classification de test comprennent une précision, un temps d’acquisition d’un signal de série temporelle et une quantité de données acquises pour ce signal de série temporelle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, comprenant en outre une élaboration (29) d’un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le modèle de classification final. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 13. Système informatique comprenant : - une mémoire (MEM) comprenant un produit programme d’ordinateur selon la revendication 14, - une unité de traitement (UT) configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur.