Nous proposons une étude rétrospective de la base de données d'enfants porteurs d'un implant cochléaire de la même marque, et suivis dans le même hôpital. Comme le but de l'implant cochléaire est de restaurer l'audition, les patients sont évalués sur différents aspects : acceptation du système, niveau de détection des sons, compréhension du message oral, expression, et compréhension par autrui. Notre base de données comporte donc cinq évaluations, notées chacune de 0 à 5, et réalisées à différentes sessions : de 3 mois à 4 ans d'utilisation. Le fichier contient également des données médicales et matérielles, possiblement explicatives des résultats. Nous proposons de construire un indicateur unique noté K, à l'aide d'une typologie par arbre de classification, sur l'ensemble des patients ayant 2 ans d'implant, recul pertinent en clinique. La règle de construction de K est alors appliquée à tous les sujets, pour toutes les sessions. Nous étudions ensuite la relation entre K et les variables possiblement prédictives, à l'aide d'une régression logistique multinomiale. Parmi les nombreux modèles testés, le modèle utilisant la fonction de lien logit généralisé, construit à l'aide des trois variables explicatives : durée d'utilisation, niveau d'audition pré-implant et stratégie de codage du signal est intéressant en clinique. Il rend compte du fait que la probabilité d'être dans une classe de « mauvais » résultats diminue avec la durée d'utilisation, diminue si le patient avait une expérience auditive avant l'implant, et diminue avec la dernière génération de codage du son introduite par le constructeur.