Dans cet article, nous présentons le processus collaboratif mis en place entre des thématiciens hydroécologues et des informaticiens. Il s'agissait d'adapter une méthode de clustering à l'analyse de séquences temporelles constituées d'une suite de mesures physico-chimiques effectuées sur des cours d'eau. Les données sont caractérisées par la variabilité de l'échantillonnage et le grand nombre de paramètres diversement suivis, ce qui génère hétérogénéité et incomplétude. Une sélection a été opérée pour construire un jeu de données réduit, comportant environ 300 séquences, sur lesquelles nous avons appliqué une méthode de clustering spécifique aux données temporelles. Nous illustrons et commentons les résultats obtenus au travers de visualisations adaptées.