Les baleines à bec sont difficiles à observer et font partie des espèces les plus sensibles au bruit anthropique. L'acoustique passive est donc un outil privilégié pour étudier ces espèces et minimiser l'impact du bruit. Cet article présente une méthode de reconnaissance automatique de signaux de baleines à bec, qui se décompose en trois étapes : la détection de transitoires, la classification individuelle d'un clic, et enfin l'association de clics en trains de clics, grâce à un tracker. L'association en trains de clics permet de renforcer la classification car un clic n'est pas émis seul. De plus les trains de clics ont des caractéristiques qui peuvent être typiques de l'espèce (l'intervalle entre les clics par exemple). Les résultats sur trois espèces de baleines à bec sont présentés : le mésoplodon de Blainville, la baleine à bec de Cuvier et le mésoplodon de Gervais. Les résultats obtenus sont très encourageants. ABSTRACT. Beaked whale are difficult to observe visually and are among the most sensitive species to anthropogenic noise. Thus passive acoustic monitoring is particularly interesting to study these species and mitigate noise impact. This paper presents the outline of an automatic recognition method of beaked whale signals. This method has three steps: a transient detector, individual click classification and click association in click trains using a multihypothesis tracker. Click train association enhances classification because a click is not emitted alone and click trains have properties that can be characteristic of a species (e.g. inter-click-interval). The results are presented for three species: Blainville's, Cuvier's and Gervais beaked whale. The results obtained are very encouraging.