Le travail présenté fait partie d'un projet dédié au développement d'un système de monitoring des arythmies cardiaques. Dans ce type d'application, la réduction du nombre d'erreurs de détection et de diagnostic médical dues au bruit de ligne est un objectif majeur. Pour atteindre cet objectif, nous proposons de piloter les algorithmes de traitement du signal par le contexte courant constitué par l'analyse du bruit de ligne et des arythmies en cours de reconnaissance. Grâce à la connaissance de ce contexte, le pilote choisit et paramètre les algorithmes pour augmenter les performances du système de monitoring. Le contexte permet aussi de détecter les cas défavorables dans lesquels certaines tâches de détection d'événements commettent trop d'erreurs. Le pilote choisit alors de baser la reconnaissance d'arythmies sur les événements correctement détectables. De cette façon, la caractérisation de l'arythmie s'appuie uniquement sur les informations les plus fiables. Les décisions prises par le pilote dépendent du contexte courant et reposent sur une expertise du domaine du traitement du signal et du domaine médical. Les premiers résultats sur le pilotage de la détection d'événements montrent la faisabilité et l'intérêt d'une telle approche.