Contexte: L’insuffisance mitrale primitive (IMP) est une maladie à expression clinique hétérogène et le délai optimal de son traitement chirurgical demeure incertain. Objectif: Evaluer si en soumettant des données phénotypiques à une analyse objective de regroupement (phenomapping), on peut identifier des phénotypes distincts de patients atteints d’IMP sévère ayant des pronostics différents. Méthodes: Après inclusion prospective, les données cliniques et échocardiographiques préopératoires de 201 patients ont été collectées. Ces variables phénotypiques ont été regroupées en grappes par classification ascendante hiérarchique. La population a ensuite été divisée en plusieurs groupes grâce à un algorithme dédié au phenomapping. Les évènements cardiovasculaires postopératoires (ECP) ont été comparés entre les groupes : mortalité, fibrillation atriale (FA), accidents vasculaires cérébraux, ré-hospitalisations. Résultats: Les données de 122 patients opérés ont été analysées, en excluant ceux en FA permanente préopératoire. Trois phénogroupes ayant des caractéristiques et des pronostics différents ont été identifiés. Le groupe 1 (67 patients) était représentatif de la population totale. Le groupe 2 incluait 33 patients à risque intermédiaire d’ECP, majoritairement des hommes, fumeurs, ayant un remodelage des cavités cardiaques. Le groupe 3 incluait 22 patients, surtout des femmes âgées avec des comorbidités (insuffisance rénale, FA paroxystique) et ayant une dysfonction diastolique échocardiographique. Le groupe 3 présentait un surrisque d’ECP [HR=3.57(1.72-7.44), p<0.001] dont la FA [HR=4.75(2.03-11.10), p<0.001]. La FA paroxystique préopératoire était un facteur prédictif indépendant d’ECP. Conclusion: La prise en charge de l’IMP peut être améliorée par des algorithmes d’apprentissage statistique définissant des sous-classes thérapeutiques homogènes. L’identification des phénogroupes permet un suivi rapproché des patients à haut risque qui pourraient être traités plus précocement.