Dans le contexte des entrepôts de données, le partitionnement des tables, des index et des vues matérialisées en fragments stockés et consultés séparément apporte des améliorations considérables en terme de gestion des données et de coût de traitement. Lors de leurs conceptions, ces techniques se basent sur l'analyse d'informations statistiques recueillies à partir des requêtes les plus fréquentes. Cependant, en raison de leurs caractéristiques les requêtes décisionnelles rendent ce contexte d'analyse très variable. Ceci rend avec le temps, les schémas de fragmentation réalisés inappropriés et par conséquent une dégradation des performances du système. A partir de ce constat, et considérant que la validité d'une approche de partitionnement est soumise à l'épreuve du temps et dépend des besoins et de l'environnement, on propose dans ce papier une approche de répartition des données de l'entrepôt basée sur une méthode issue des approches biomimétiques.