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Centre PMF, 14h, salle C-20-13, 20 ème étage, 90, rue de Tolbiac, 75013 Paris, Métro OlympiadesCette première demi-journée sera consacrée à l'usage des méthodes de classifications en SHS. La classification, qu'elle soit supervisée ou non supervisée, joue un rôle croissant dans ces disciplines où il est utile de regrouper les observations en groupes homogènes pour mieux les décrire et les interpréter. La classification non supervisée, appelée également classification automatique ou clustering, est, en particulier, très appréciée en SHS pour ses qualités de « synthétisation » de l'information contenue dans les données. La classification automatique est aujourd’hui associée à des méthodes de visualisation permettant une compréhension optimale des données. Cette demi-journée se propose de faire découvrir ou re-découvir ces méthodes au travers de paquets R et d'applications en SHS.- Julie Josse (Agrocampus Ouest, Rennes) : FactoMineR un package R d'analyse des données - Présentation des méthodes classiques et des dernières nouveautés.Résumé : FactoMineR est un package du logiciel libre R dédié à l'analyse de données et utilisé en enseignement, en recherche et par des utilisateurs de différents domaines d'application. Il permet de réaliser des méthodes exploratoires dédiées à l'analyse d'un tableau de données (ACP, AFC, ACM, classification) et  des méthodes multi-tableaux (AFM, AFM Hierarchique, AFM Duale). Toutes les analyses peuvent être effectuées par lignes de commande et à l'aide d'un menu déroulant convivial. Dans cette présentation, nous illustrerons ses principales fonctionnalités au travers d'exemples réels. Puis nous insisterons sur quelques développements récents : la fonction HCPC qui permet de réaliser un enchaînement analyse factorielle-classification et qui offre de nombreuses sorties graphiques, la prise en compte des données manquantes, etc.- Patrice Gaubert (Erudite, Université Paris 12) : Combining Markov switching models and the detection of change-points with the SOM algorithm to explain a temporal processRésumé : In the analysis of a temporal process, Kohonen maps may be used together with time-series (TS) algorithms. The initial research aimed at combining Kohonen algorithms and Markov switching models in order to suggest a periodization of the international bimetallism in the 19th century (Boyer-Xambeu, Deleplace, Gaubert, Gillard and Olteanu, 2006). In a posterior paper (IO2008, with G. Deleplace and I. Kamoun) the location of the major breakings occurring during the period of international bimetallism has been presented with a historical study linking them to special events, which operated as exogenous shocks on that system. The indicator of integration used was the spread between the highest and the lowest among the London, Paris, and Hamburg gold-silver prices. As a consequence, it seems appropriate in a further study to locate the breakings of another indicator of integration: the spread between a representative “national” gold-silver price and an arbitrated international gold-silver price taking into account the foreign exchange rates. At the same time it would be interesting to go further with the Markov switching model, trying more complete specifications. The algorithm used to detect change-points bring some help to find more accurate specifications. At the same time it gives a better understanding of the time process and some rationale to choose the sub-periods when grouping the classes produced by the SOM algorithm.