Les données Hi-C mesurent la proximité spatiale entre paires de positions génomiques et donnent des informations sur l'organisation 3D de l'ADN qui, elle-même, a un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes. Le but de l'analyse différentielle de données Hi-C est de trouver des différences significatives entre la structure 3D du génome de deux conditions biologiques différentesà partir de plusieurs réplicats d'expériences Hi-C dans chaque condition. Ici, nous proposons une nouvelle méthode d'analyse différentielle basée sur la Classification Ascendante Hiérarchique avec Contrainte de Contiguïté (CAHCC). Celle-ci est utilisée pour représenter la structure hiérarchique des positions génomiques sous la forme d'un arbre binaire et le problème de l'analyse différentielle Hi-C est alors transformé en un problème de comparaison d'arbres, résolu en utilisant des distances entre arbres. Mots-clés. Classification ascendante hiérarchique, classification ascendante hiérarchique sous contrainte, dendrogramme, données Hi-C, analyse différentielle, distances entre arbres. .