The present invention relates to a method for assessing the quality of an electroencephalographic signal (EEC) based on a multiclass classification, wherein said method comprises the following steps: receiving (REC) at least one segment of electroencephalographic signal (S) acquired from at least one electrode； extracting (EXT) at least one feature value (F) from each channel of the electroencephalographic signal segment (S)； classifying with a first classification (CLAS1) so as to assign each channel of the electroencephalographic signal segment (S) to one of at least three quality classes (TAG): {TAG1, TAG2,..., TAGN}； wherein said first classification (CLAS1) is performed by a k-nearest neighbors' algorithm.La présente invention concerne un procédé d'évaluation de la qualité d'un signal électro-encéphalographique (EEC) basé sur une classification multiclasse, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : réception (REC) d'au moins un segment de signal électro-encéphalographique (S) acquis à partir d'au moins une électrode ； extraction (EXT) d'au moins une valeur caractéristique (F) de chaque canal du segment de signal électro-encéphalographique (S) ； classification avec une première classification (CLAS1) de manière à attribuer chaque canal du segment de signal électro-encéphalographique (S) à l'une parmi au moins trois classes de qualité (TAG) : {TAG1, TAG2,..., TAGN} ； ladite première classification (CLAS1) étant effectuée par un algorithme des k plus proches voisins.
