Une évaluation de certains méthodes classificatoires de données de types dlfférents. La classification d'objets décrits par des variables de types différents nominales, ordinales ou numériques - a toujours posé des problèmes pour les méthodes classificatoires. Cet article présente brièvement certaines méthodes de classifications pour des données de types différents. Ces méthodes comprennent le coefficient de Gower. le coefficient de Kaufman et Rousseeuw. la matrice combinée de ressemblance de Romesburg, la méthode d'Everitt et Merette et finalement le logiciel Groupals. Certaines des méthodes sont comparées gràce à une simulation. Nous avons employé une approche gaussien conditionnelle de mélange pour engendrer un ensemble de données fictives de types différents mais avec une structure classificatoire connue. Nous déduisons de notre simulation que le coefficient de Gower n'est pas aussi performant que le programme Groupals et l'emploi de codages binaires.
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