Cet article étudie l'intérêt de représenter les documents textuels non plus comme des sacs-de-mots, mais comme des sacs-de-sacs-de-mots. Au coeur de l'utilisation de cette représentation, le calcul de similarité entre deux objets nécessite alors d'agréger toutes les similarités entre sacs de chacun des objets. Nous évaluons cette représentation dans un cadre de recherche d'information, et étudions les propriétés attendues de ces fonctions d'agrégation. Les expériences rapportées montrent l'intérêt de cette représentation lorsque les opérateurs d'agrégation respectent certaines propriétés, avec des gains très importants par rapport aux représentations standard.