Un algorithme de classification sous contrainte locale basé sur la pénalisation d'une distance de la représentation d'un individu à sa représentation moyenne déduite de celle de ses voisins est présenté et appliqué à un essai de zonage de la viticulture en Languedoc-Roussillon. Par rapport aux procédures proposées antérieurement, on introduit la possibilité de faire jouer la contrainte locale à chaque étape du processus d'optimisation de la classification.