Le calcul du skyline vise à trouver l'ensemble exact des tuples dominants parmi un ensemble de données multidimensionnelles, pour lequel de nombreux algorithmes ont été développés lors des deux dernières décennies. Cependant, la plupart des algorithmes existants ont été conçus et optimisés pour les données de faible dimensionnalité. Dans cet article, nous proposons SDI, un algorithme progressif basé sur l'indexation dimensionnelle pour le calcul du skyline. Notre analyse théorique et nos expériences montrent que SDI surpasse les algorithmes de calcul du skyline de l'état-de-l'art tant sur des données de haute dimensionnalité que sur des données de faible dimensionnalité.