La plupart des processus de classification d'images comportent trois principales étapes : l'extraction de descripteurs de bas niveaux, la création d'un vocabulaire visuel par quantification et l'apprentissage à l'aide d'un algorithme de classification (eg.SVM). De nombreux problèmes se posent pour le passage à l'échelle comme avec l'ensemble de données ImageNet contenant 14 millions d'images et 21,841 classes. La complexité concerne le temps d'exécution de chaque tâche et les besoins en mémoire et disque (eg. le stockage des SIFTs nécessite 11To). Nous présentons une version parallèle de LibSVM pour traiter de grands ensembles de données dans un temps raisonnable. De plus, il y a beaucoup de perte d'information lors de la phase de quantification et les mots visuels obtenus ne sont pas assez discriminants pour de grands ensembles d'images. Nous proposons d'utiliser plusieurs descripteurs simultanément pour améliorer la précision de la classification sur de grands ensembles d'images. Nous présentons nos premiers résultats sur les 10 plus grandes classes (24,817 images) d'ImageNet.