Le Clustering Collaboratif (CC) vise à faire ressortir les structures communes présentes dans plusieurs vues indépendantes en se basant sur une première étape de clustering locale, effectuée dans notre cas à l'aide de Cartes Auto-Organisatrices (SOM pour Self Organizing Maps en anglais). Pour faire face à la quantité toujours croissante de données disponibles, l'utilisation de méthodes de clustering incrémentales est devenue nécessaire. Ce papier présente un algorithme de SOM incrémentales compatibles avec les contraintes du CC. Les expérimentations conduites sur plusieurs jeux de données démontrent la validité de cette méthode et présentent l'influence de la taille du batch utilisé lors de l'apprentissage.