La statistique exploratoire multidimensionnelle permet d'extraire à partir d'un ensemble de données de nombreuses informations synthétiques. Parmi ces méthodes, les techniques de classification automatique sont utilisées pour produire des groupements de lignes ou de colonnes d'une matrice de données. À ce titre, la classification des observations permet de construire des classes d’individus telles que deux individus à l’intérieur d’une même classe soient le plus ressemblant possible et telles que deux individus de classes distinctes soient le plus différent possible. La formation de ces classes homogènes permet ainsi de dégager des profils-types. Dans l’application présentée ici, l’objectif poursuivi par la classification d’observations est de synthétiser l’information et de dégager des tendances chez les agriculteurs concernant leur prise en compte de l’environnement.