Un questionnaire adaptatif fournit une mesure valide de la qualité de vie des patients et réduit le nombre d'items à remplir. Cette approche est dépendante des modèles utilisés, basés sur des hypothèses parfois non vérifiables. Nous proposons une approche alternative basée sur les arbres de décision. Cette approche n'est basée sur aucune hypothèse et requiert moins de temps de calcul pour l'administration des items. Nous présentons différentes simulations qui démontrent la pertinence de notre approche. Nous présentons une méthode de classification non supervisée appelée CUBT. CUBT comprend trois étapes pour obtenir une partition optimale d'un jeu de données. La première étape construit un arbre en divisant récursivement le jeu de données. La deuxième étape regroupe les paires de noeuds terminaux de l'arbre. La troisième étape agrège des nœuds terminaux qui ne sont pas issus de la même division. Différentes simulations sont présentés pour comparer CUBT avec d'autres approches. Nous définissons également des heuristiques concernant le choix des paramètres de CUBT. CUBT identifie les variables qui sont actives dans la construction de l'arbre. Cependant, bien que certaines variables peuvent être sans importance, elles peuvent être compétitives pour les variables actives. Il est essentiel de classer les variables en fonction d'un score d'importance pour déterminer leur pertinence dans un modèle donné. Nous présentons une méthode pour mesurer l'importance des variables basée sur CUBT et les divisions binaires compétitives pour définir un score d'importance des variables. Nous analysons l'efficacité et la stabilité de ce nouvel indice, en le comparant à d'autres méthodes. / An adaptive test provides a valid measure of quality of life of patients and reduces the number of items to be filled. This approach is dependent on the models used, sometimes based on unverifiable assumptions. We propose an alternative approach based on decision trees. This approach is not based on any assumptions and requires less calculation time for item administration. We present different simulations that demonstrate the relevance of our approach.We present an unsupervised classification method called CUBT. CUBT includes three steps to obtain an optimal partition of a data set. The first step grows a tree by recursively dividing the data set. The second step groups together the pairs of terminal nodes of the tree. The third step aggregates terminal nodes that do not come from the same split. Different simulations are presented to compare CUBT with other approaches. We also define heuristics for the choice of CUBT parameters.CUBT identifies the variables that are active in the construction of the tree. However, although some variables may be irrelevant, they may be competitive for the active variables. It is essential to rank the variables according to an importance score to determine their relevance in a given model. We present a method to measure the importance of variables based on CUBT and competitive binary splis to define a score of variable importance. We analyze the efficiency and stability of this new index, comparing it with other methods.