La maximisation d'étiquetage (F-max) est une métrique non biaisée d'estimation de la qualité d'une classification non supervisée (clustering) qui favorise les clusters ayant une valeur maximale de F-mesure d'étiquetage. Dans cet article, nous montrons qu'une adaptation de cette métrique dans le cadre de la classification supervisée permet de réaliser une sélection de variables et de calculer pour chacune d'elles une fonction de contraste. La méthode est expérimentée sur différents types de données textuelles. Dans ce contexte, nous montrons que cette technique améliore les performances des méthodes de classification de façon très significative par rapport à l'état de l'art des techniques de sélection de variables, notamment dans le cas de la classification de données textuelles déséquilibrées, fortement multidimensionnelles et bruitées.