Le nombre de naissances prématurées est estimé à 15 millions par an dans le monde et représente 8% des naissances en France. Ces bébés sont pris en charge en Unités de Soins Intensifs Néonatales (USIN) et font l’objet d’une surveillance particulière du fait de l’immaturité de leurs organes et des complications qui peuvent en découler. De nombreuses études ont montré que l’analyse des pleurs de nourrissons permettait d’obtenir des informations sur leur état de santé et dans le cas des prématurés sur leur maturation. Si les premiers travaux se basaient sur une segmentation manuelle de pleurs souvent induits (généralement par la douleur), les travaux actuels s’intéressent aux pleurs spontanés, ce qui nécessite le développement de méthodes d’extraction automatiques. Cette approche non-invasive de monitoring apparaît comme extrêmement pertinente au vu de la fragilité des sujets étudiés. Cependant, l’environnement hospitalier particulièrement bruité où se déroulent les enregistrements complexifie grandement l’automatisation des méthodes. Dans ce contexte, et dans le cadre du projet européen Digi-NewB, l’objectif de ces travaux est de présenter une chaîne complète de traitements automatiques pour l’analyse des pleurs des prématurés enregistrés en USIN. Cette chaîne regroupe : i) une nouvelle approche de détection des pleurs composée d’une segmentation, réalisée à partir de la fusion de vidéos et de bandes son ; ii) une classification par deep-learning pour l’identification des pleurs parmi tous les sons segmentés (voix d’adultes, alarmes...) ; iii) l’estimation de la fréquence fondamentale des pleurs détectés par une nouvelle approche basée sur la détection de contours dans le spectrogramme. Le déploiement de la chaîne de traitements sur une base de données de pleurs enregistrés en USIN montre des résultats en accord avec ceux publiés dans la littérature. Cette validation est encourageante et annonce la possibilité d’observer automatiquement sur des grandes cohortes l’évolution des pleurs des prématurés, notamment en vue de caractériser leur développement.