Comme une méthode d’apprentissage automatique non supervisé, la classification automatique est largement appliquée dans des tâches diverses. Différentes méthodes de la classification ont leurs caractéristiques uniques. La classification hiérarchique, par exemple, est capable de produire une structure binaire en forme d’arbre, appelée dendrogramme, qui illustre explicitement les interconnexions entre les instances de données. Le co-clustering, d’autre part, génère des co-clusters, contenant chacun un sous-ensemble d’instances de données et un sous-ensemble d’attributs de données. L’application de la classification sur les données textuelles permet d’organiser les documents et de révéler les connexions parmi eux. Cette caractéristique est utile dans de nombreux cas, par exemple, dans les tâches de recherche d’informations basées sur la classification. À mesure que la taille des données disponibles augmente, la demande de puissance du calcul augmente. En réponse à cette demande, de nombreuses plates-formes du calcul distribué sont développées. Ces plates-formes utilisent les puissances du calcul collectives des machines, pour couper les données en morceaux, assigner des tâches du calcul et effectuer des calculs simultanément.Dans cette thèse, nous travaillons sur des données textuelles. Compte tenu d’un corpus de documents, nous adoptons l’hypothèse de «bag-of-words» et applique le modèle vectoriel. Tout d’abord, nous abordons les tâches de la classification en proposant deux méthodes, Sim_AHC et SHCoClust. Ils représentent respectivement un cadre des méthodes de la classification hiérarchique et une méthode du co-clustering hiérarchique, basé sur la proximité. Nous examinons leurs caractéristiques et performances du calcul, grâce de déductions mathématiques, de vérifications expérimentales et d’évaluations. Ensuite, nous appliquons ces méthodes pour tester l’hypothèse du cluster, qui est l’hypothèse fondamentale dans la recherche d’informations basée sur la classification. Dans de tels tests, nous utilisons la recherche du cluster optimale pour évaluer l’efficacité de recherche pour tout les méthodes hiérarchiques unifiées par Sim_AHC et par SHCoClust . Nous aussi examinons l’efficacité du calcul et comparons les résultats. Afin d’effectuer les méthodes proposées sur des ensembles de données plus vastes, nous sélectionnons la plate-forme d’Apache Spark et fournissons implémentations distribuées de Sim_AHC et de SHCoClust. Pour le Sim_AHC distribué, nous présentons la procédure du calcul, illustrons les difficultés rencontrées et fournissons des solutions possibles. Et pour SHCoClust, nous fournissons une implémentation distribuée de son noyau, l’intégration spectrale. Dans cette implémentation, nous utilisons plusieurs ensembles de données qui varient en taille pour examiner l’échelle du calcul sur un groupe de noeuds. / As a major type of unsupervised machine learning method, clustering has been widely applied in various tasks. Different clustering methods have different characteristics. Hierarchical clustering, for example, is capable to output a binary tree-like structure, which explicitly illustrates the interconnections among data instances. Co-clustering, on the other hand, generates co-clusters, each containing a subset of data instances and a subset of data attributes. Applying clustering on textual data enables to organize input documents and reveal connections among documents. This characteristic is helpful in many cases, for example, in cluster-based Information Retrieval tasks. As the size of available data increases, demand of computing power increases. In response to this demand, many distributed computing platforms are developed. These platforms use the collective computing powers of commodity machines to parallelize data, assign computing tasks and perform computation concurrently.In this thesis, we first address text clustering tasks by proposing two clustering methods, Sim_AHC and SHCoClust. They respectively represent a similarity-based hierarchical clustering and a similarity-based hierarchical co-clustering. We examine their properties and performances through mathematical deduction, experimental verification and evaluation. Then we apply these methods in testing the cluster hypothesis, which is the fundamental assumption in cluster-based Information Retrieval. In such tests, we apply the optimal cluster search to evaluation the retrieval effectiveness of different clustering methods. We examine the computing efficiency and compare the results of the proposed tests. In order to perform clustering on larger datasets, we select Apache Spark platform and provide distributed implementation of Sim_AHC and of SHCoClust. For distributed Sim_AHC, we present the designed computing procedure, illustrate confronted difficulties and provide possible solutions. And for SHCoClust, we provide a distributed implementation of its core, spectral embedding. In this implementation, we use several datasets that vary in size to examine scalability.