En vue de l'amélioration des prises en charge futures, il est intéressant de proposer aux cliniciens des vues objectives sur leurs pratiques. La catégorisation des parcours de soins répond à cet objectif de révéler des groupes homogènes de prise en charge. La difficulté de catégoriser des parcours de soins, représentés par des séquences d'évènements datés, réside dans la définition d'une métrique appropriée sémantiquement et pour les algorithmes de catégorisation. Dans cet article, nous proposons une méthode qui croise l'utilisation de la métrique Drop-DTW et l'approche DBA pour la construction de séries temporelles moyennes. Ces approches sont adaptées pour des séquences d'évènements datés et nous en dérivons l'algorithme HIERASTISEQ qui catégorise des séquences temporelles. Cette approche est évaluée sur des données synthétiques et réelles.