L'évaluation de la qualité des nuages de points reste un défi majeur en raison de la complexité des applications associées et de la nature du contenu. Pour résoudre ce problème, cet article propose une nouvelle métrique d'évaluation de la qualité des nuages de points basée sur les statistiques de co-occurrence 3D. L'approche proposée implique une stratégie de voxelisation, où le concept de matrice de co-occurrence est étendu en 3D pour calculer l'occurrence dans les 26 directions possibles. Les attributs de Haralick sont ensuite calculées en fonction de l'espace de couleur sélectionné. Une étape de régression sert à mapper ces attributs à la vérité terrain (scores subjectifs) associés aux modèles de nuages de points. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de l'utilisation des statistiques de co-occurrence 3D pour l'évaluation de la qualité des nuages de points (CO-PCQA). La métrique proposée présente de bonnes performance en comparaison avec la littérature.