De nos jours, les entreprises, organismes ou individus se trouvent submergés par la quantité d'information et de documents disponibles. Les utilisateurs ne sont plus capables d'analyser ou d'appréhender ces informations dans leur globalité. Dans ce contexte, il devient indispensable de proposer de nouvelles méthodes pour extraire et caractériser de manière automatique les informations contenues dans les bases documentaires. Nous proposons dans cet article l'approche IC-Doc de caractérisation automatique et thématique du contenu de collections de documents textuels. IC-Doc est basée sur une méthode originale d'extraction et de classification de connaissances textuelles prenant en considération les co-occurrences contextuelles et le partage de contextes entre les différents termes représentatifs du contenu. IC-Doc permet ainsi une extraction automatique de KDMs (Knowledge Dynamic Maps) sur les contenus des bases documentaires. Ces KDMs permettent de guider et d'aider les utilisateurs dans leurs tâches de consultations documentaires. Ce papier présente également une expérimentation de notre approche sur des collections de documents textuels.