L'assistance informatique est devenue une partie indispensable pour la réalisation de procédures chirurgicales modernes. Le désir de créer une nouvelle génération de blocs opératoires intelligents a incité les chercheurs à explorer les problèmes de perception et de compréhension automatique de la situation chirurgicale. Dans ce contexte de prise de conscience de la situation, un domaine de recherche en plein essor adresse la reconnaissance automatique du flux chirurgical. De grands progrès ont été réalisés pour la reconnaissance des phases et des gestes chirurgicaux. Pourtant, il existe encore un vide entre ces deux niveaux de granularité dans la hiérarchie du processus chirurgical. Très peu de recherche se concentre sur les activités chirurgicales portant des informations sémantiques vitales pour la compréhension de la situation. Deux facteurs importants entravent la progression. Tout d'abord, la reconnaissance et la prédiction automatique des activités chirurgicales sont des tâches très difficiles en raison de la courte durée d'une activité, de leur grand nombre et d'un flux de travail très complexe et une large variabilité. Deuxièmement, une quantité très limitée de données cliniques ne fournit pas suffisamment d'informations pour un apprentissage réussi et une reconnaissance précise. À notre avis, avant de reconnaître les activités chirurgicales, une analyse soigneuse des éléments qui composent l'activité est nécessaire pour choisir les bons signaux et les capteurs qui faciliteront la reconnaissance. Nous avons utilisé une approche d'apprentissage profond pour évaluer l'impact de différents éléments sémantiques de l'activité sur sa reconnaissance. Grâce à une étude approfondie, nous avons déterminé un ensemble minimum d'éléments suffisants pour une reconnaissance précise. Les informations sur la structure anatomique et l'instrument chirurgical sont de première importance. Nous avons également abordé le problème de la carence en matière de données en proposant des méthodes de transfert de connaissances à partir d'autres domaines ou chirurgies. Les méthodes de ''word embedding'' et d'apprentissage par transfert ont été proposées. Ils ont démontré leur efficacité sur la tâche de prédiction d'activité suivante offrant une augmentation de précision de 22%. De plus, des observations pertinentes