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Nous présentons une approche originale du clustering (classification non supervisée) fondée sur la minimisation de l’entropie composite. Ce critère constitue une alternative aux méthodes classiques et permet en particulier une sélection adaptative et innovante du nombre de clusters. Nous discuterons les fondements théoriques de cette approche ainsi que ses performances pratiques, illustrées sur données simulées et réelles.