Nous proposons d'indexer un objet, ou partie d'image, par le paramètre d'un mélange gaussien qui approxime la distribution des couleurs, le nombre de classes étant choisi automatiquement par des critères bayésiens. Tout objet requête sera alors apparié à l'objet indexé le plus vraisemblable parmi tous les objets indexés de la base d'apprentissage. Cette technique est ensuite comparée à celle de l'indexation par histogrammes utilisant la dissimilarité du chi-deux pour apparier. L'avantage des mélanges gaussiens repose principalement sur un gain important de la taille de l'index par rapport aux histogrammes surtout lorsque la dimension augmente, tout en gardant une qualité d'appariement du même ordre.