Procédé mis en œuvre par ordinateur de génération d’un modèle de classification (MDL), le procédé comprenant : - une obtention (20) d’au moins un groupe de données d’apprentissage (TDAT), chaque groupe de données d’apprentissage étant associé à une classe indiquée, - une définition (21) d’au moins une caractéristique à étudier des données d’apprentissage (TDAT), - une extraction (22) d’une valeur de chaque caractéristique définie pour l’ensemble des données d’apprentissage (TDAT), - une définition (23) de plages de valeurs pour chaque caractéristique à partir desdites valeurs extraites, - une définition (24) d’un tableau de classification (TAB) présentant un nombre de dimensions correspondant au nombre de caractéristiques étudiées, chaque dimension présentant une taille égale au nombre de plages de valeurs définies pour la caractéristique associée à cette dimension, chaque case du tableau de classification étant associée à une plage de valeurs de chaque caractéristique étudiée, - une attribution (25) d’une classe à chaque case du tableau de classification (TAB) en fonction d’un nombre d’occurrences des données d’apprentissage de chaque groupe selon leur valeur de chaque caractéristique extraite par rapport aux plages de valeurs définies pour chaque caractéristique étudiée, - une génération (26) d’un modèle de classification (MDL) comprenant ledit tableau de classification (TAB). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de classification (MDL) comporte également une valeur minimale (Min val ) et une valeur maximale (Max val ) de chaque caractéristique étudiée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel la classe attribuée à une case du tableau de classification correspond à la classe du groupe de données d’apprentissage ayant le nombre d’occurrences le plus élevé de données d’apprentissage sur la plage de valeurs de chaque caractéristique associée à ladite case du tableau de classification. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel la classe attribuée à une case du tableau de classification correspond à la classe ayant une probabilité la plus importante par rapport aux classes attribuées aux cases adjacentes du tableau de classification si le nombre d’occurrences des données d’apprentissage sur la plage de valeurs de chaque caractéristique associée à ladite case est le même et non nul pour chaque groupe de données d’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, la classe attribuée à une case du tableau de classification correspond à une classe indéterminée ou bien à la classe ayant une probabilité la plus importante par rapport aux classes attribuées aux cases adjacentes du tableau de classification si le nombre d’occurrences des données d’apprentissage sur la plage de valeurs de chaque caractéristique associée à ladite case est nul pour chaque groupe de données d’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel les plages de valeurs pour chaque caractéristique sont définies en utilisant la règle de Sturges. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une élaboration d’un produit programme d’ordinateur de classification comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le modèle de classification généré. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Système informatique comprenant : - une mémoire comprenant un produit programme d’ordinateur selon la revendication 8, - une unité de traitement configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur. Procédé mis en œuvre par ordinateur de classification à partir d’un modèle de classification obtenu par un procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7, le procédé de classification comprenant : - une obtention (30) de données (XDAT) à classifier, - une extraction (31) de valeurs des données à classifier (XDAT) pour chaque caractéristique définie dans le modèle de classification, - une détermination (32) de la classe des données à classifier (XDAT) à partir de la table de classification du modèle de classification indiquant la classe attribuée pour lesdites valeurs extraites. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le modèle de classification (MDL) comporte une valeur minimale (Min val ) et une valeur maximale (Max val ) de chaque caractéristique étudiée, et dans lequel la classe attribuée pour lesdites données à classifier est trouvée dans le tableau de classification à partir desdites valeurs extraites des données à classifier, des valeurs minimale et maximale de chaque caractéristique étudiée et de la taille de chaque dimension du tableau de classification (TAB). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 10 ou 11. Système informatique comprenant : - une mémoire comprenant un produit programme d’ordinateur selon la revendication 12, - une unité de traitement configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur.