Dans le cadre de l’engagement d’EDF pour le développement durable, la R&D d’EDF travaille depuis plusieurs années sur l’impact acoustique de ses installations industrielles. Le but de l’étude dans lequel ce stage s’inscrit est d’obtenir une méthode permettant la caractérisation de bruits industriels du point vue de leur impact environnemental en termes de nuisance sonore. Pour ce faire, un corpus de bruits industriels, issus d’enregistrements de sources existantes, a été analysé physiquement et perceptivement. La méthodologie retenue a consisté dans un premier temps à créer une typologie perceptive des bruits industriels afin de gérer leur diversité. Ensuite, pour chacune des familles de la typologie, un choix des meilleurs indicateurs de gêne a été réalisé. Ce stage avait deux objectifs : tester la robustesse de la typologie précédemment obtenue par une expérience perceptive ; établir une méthode permettant la classification automatique d’un son industriel dans la typologie perceptive. Si la typologie s’est montrée très robuste pour certaines familles correspondant à certains sons très caractéristiques, elle échoue à différencier nettement un certain nombre de sons complexes. De ce fait, il est difficile de trouver une méthode permettant de classer automatiquement de nouveaux sons de manière satisfaisante.