Nous reconsidérons dans cet article le critère BIC pour arbres d'induction proposé dans Ritschard et Zighed (2003, 2004) et discutons deux aspects li´es à sa portée. Le premier concerne les possibilités de le calculer. Nous montrons comment il s'obtient à partir des statistiques du rapport vraisemblance utilisées pour tester l'indépendance ligne-colonne de tables de contingence. Le second point porte sur son intérêt dans une optique de classification. Nous illustrons sur l'exemple du Titanic la relation entre le BIC et le taux d'erreur en généralisation lorsqu'on regarde leur évolution selon la complexité de l'arbre. Nous esquissons un plan d'expérimentation en vue de vérifier la conjecture selon laquelle le BIC minimum assurerait en moyenne le meilleur taux d'erreur en généralisation.