l'analyse spatio-temporelle d'une épidémie permet aux épidémiologistes de comprendre son étiologie et fournit des suggestions pour planifier de nouvelles études pour examiner les causes sous-jacentes. Cette analyse donne lieu à une estimation du risque épidémiologique dans différentes unités géographiques et produit ainsi des cartes de risque permettant la détection de différences de niveau de risque à différents pas de temps. Nous proposons d'adapter une méthode par champs de Markov cachés discrets (issue de l'analyse d'images) dans le cadre spatial, pour permettre une classification intrinsèque des risques en vue du tracé des cartes de niveaux de risque et l'étendre par la suite à un contexte spatio-temporel. Afin d'estimer les paramètres du modèle et de dèfinir les classes, l'algorithme EM-champ moyen est utilisé.