Cet article traite des méthodes de classification à l'aide d'algorithmes évolutionnaires (algorithmes génétiques, stratégies d'évolution). Ces algorithmes sont connus pour leur capacité à échapper aux extrema locaux de la fonction optimisée (critère de classification). Nous proposons ici de nouveaux algorithmes de partitionnement utilisables en particulier lorsque le nombre de classes de la partition n'est pas fixé apriori, ils sont définis à partir de codages originaux des partitions et font appel à des opérateurs génétiques nouveaux. On étudie également la question difficile du choix du critère de classification à optimiser. Des tests permettent d'évaluer les méthodes proposées.