Malgré de nombreux travaux, il apparaît que les outils d'Analyse Typologiques ne permettent pas de réduire les délais d'implantation de la Technologie de Groupe. Cette démarche de rationalisation du système de production pose un problème général de classification que nous baptiserons ACCI. Il s'agit de construire sur un domaine de connaissance peu formalisé, une classification jugée pertinente par les experts du domaine. En terme d'Acquisition de Connaissances, l'ACCI a pour objectif de représenter l'activité d'un groupe d'expert à l'aide d'un modèle dit de classification simple. Les outils susceptibles de contribuer à résoudre ce problème proviennent de domaines variés : l'Analyse Typologique, la Classification Conceptuelle, les réseaux de Neurones et les Algorithmes Génétiques mais reposent sur un principe commun qui défini le concept d'Outils de Classification Automatique (OCA). Dans le cadre de l'ACCI, ces outils présentent des limites intrinsèques. La plupart des travaux menés pour y remédier, proposent des approchent interactives qui aident les experts à reformuler leurs connaissances en fonction de l'OCA utilisé. C'est à dire, sous la forme d'attributs descriptifs des objets tels qu'il devient possible d'en déduire des classes par des opérations de comparaison simples. Nous proposons une approche interactive qui a pour vocation de s'adapter aux experts en intégrant directement dans le processus de classification, les connaissances qu'ils sont à même de formuler naturellement lorsqu'ils valident une partition des objets du domaine. Cette approche a été testé sur un cas réel à l'aide d'un prototype informatique. Elle contribue à résoudre le problème de l'utilisation des outils d'Analyse Typologique pour réduire les délais d'implantation de la TG, et s'applique potentiellement à d'autre domaine, car les connaissances manipulées par le système ne sont pas liées au domaine d'application, mais à la structure recherchée (une partition).