- quel(s)paramètre(s) : nombre de classes ? ou valeur d'un paramètre de finesse d'analyse ? Seuil(s) ? - classification sur les lignes et/ou sur les colonnes d'un tableau individus × descripteurs ? - classes strictes ? floues ? recouvrantes ? ou noyaux stricts + zones d'influence recouvrantes + *outliers* ? - efficacité informatique ? passage possible à l'échelle des gisements et flux de données actuels ? - robustesse, résistance au « bruit » ? Pour rendre compte avec exactitude des évolutions temporelles, cruciales dans beaucoup de domaines d'application, en particulier ceux de la veille d'information, il est nécessaire à notre avis : 1) de partir d'une base stable, c'est-à-dire d'une classification : - indépendante de l'ordre de présentation des données (exigence n°1), - indépendante des conditions initiales, que ce soit d'un choix de « graines de classes » arbitraires ou dépendantes des données (exigence n°2), - impliquant un minimum de paramètres, un seul si possible (paramètre de « zoom »), pour réduire l'espace des choix et tendre vers un maximum de vérifiabilité et de reproductibilité (exigence n°3). 2) d'ajouter aux contraintes d'une bonne classification celle de l'incrémentalité (exigence N°4), afin de saisir les évolutions au fil de l'eau : rectifications de frontières entre classes, apparition de nouvelles classes, voire de « signaux faibles »... Le caractère dynamique est intrinsèquement présent dans les analyses utilisant les liens de citation entre articles scientifiques (ou les liens hypertexte du Web). Pour qu'on puisse parler véritablement d'incrémentalité, il faut que le résultat de la classification soit indépendant de l'ordre des données présentées antérieurement (exigence N°5), tout en découlant des données antérieures par un historique pouvant faire l'objet d'interprétations. Notre démarche a donc été de concevoir une méthode où la contrainte d'incrémentalité participerait à un tout cohérent, en vue d'aboutir à tout instant à une classification qui ait du sens, et dont la différence de représentation par rapport à l'instant précédent ne proviendrait que des effets du temps, et non du mélange de ceux-ci avec la variabilité propre de l'algorithme, ce qui n'est pas le cas avec les principales méthodes de classification non supervisée. 

## 2. Etat De L'Art

Nous passerons rapidement en revue les principales familles de méthodes de clustering, afin de les situer par rapport à nos exigences. Nous signalerons au passage certains de nos travaux plus anciens qui s'inscrivent dans ces cadres. 

## 2.1. Méthodes Hiérarchiques

Ces méthodes, divisives ou agglomératives, le plus souvent conviviales et efficaces, satisfont à nos exigences 1 à 3 d'unicité des résultats. Mais au regard de la qualité des partitions obtenues à un niveau donné de l'arbre, un consensus existe pour leur préférer les méthodes à centres mobiles (Lebart et al., 1982). Les déformations qu'impose un modèle hiérarchique de JADT 2006 : 8es Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles