-Nous nous intéressons à la détection d'événements rares, brefs et oscillants qui apparaissent comme non-gaussiens dans des données enregistrées simultanément sur un réseau de capteurs. L'outil choisi pour chiffrer l'écart à la gaussianité est le kurtosis multivarié. Nous utilisons une approche par fusion de détections binaires pour contrôler le taux d'erreur global. Le détecteur est opérationnel et nous étudions ses performances de détection sur des données réelles bruitées. Les résultats obtenus montrent que le test multivarié proposé présente non seulement un excellent pouvoir de détection pour de faibles RSB, mais encore conserve une bonne robustesse vis à vis des erreurs de modélisation.