This paper presents a multi-classifier system design controlled by the topology of the learning data. Our work also
introduces a training algorithm for an incremental self-organizing map (SOM). This SOM is used to distribute
classification tasks to a set of classifiers. Thus, the useful classifiers are activated when new data arrives.
Comparative results are given for synthetic problems, for an image segmentation problem from the UCI repository and
for a handwritten digit recognition problem.Ce papier présente un système de décision multi-classifieurs dont la conception est pilotée par la topologie
des données d'apprentissage. Celle-ci est extraite grâce à l'introduction d'un nouvel algorithme
d'apprentissage de carte neuronale auto-organisée qui a la propriété d'être incrémentale en données. Cette
carte est utilisée en apprentissage pour distribuer la tâche de classification sur un ensemble de classifieurs.
Elle permet ensuite d'activer en phase de décision le ou les classifieurs utiles pour une nouvelle donnée. De
plus, le système proposé introduit un critère de confiance s'affranchissant totalement du type de classifieurs
utilisés. Ce coefficient permet de contrôler plus efficacement le compromis Erreur/Rejet. Des résultats
comparatifs sont donnés sur des exemples synthétiques, sur la base de segmentation d'images de l'UCI et
sur le problème de reconnaissance de chiffres manuscrits sur des données de la base NIST
