Une méthode est proposée pour extraire automatiquement des attributs discriminants dans le cas d'un processus décrit à l'aide d'une base d'exemples étiquetés. Les attributs sont sélectionnés, à l'aide de familles de fonctions paramétrées, en déterminant les paramètres optimaux par rapport à un critère de séparabilité des classes basé sur les matrices de dispersion. L'élaboration d'un classifieur linéaire, adapté aux attributs extraits est proposé. La méthode est appliquée à des signaux simulés.