L'observation des images acquises sur des scènes extérieures révèle qu'une part importante de l'information relative aux couleurs perçue par notre cerveau est due à l'illumination ambiante. Dans ce type d'environnement, les rayons émis par le soleil se reflètent et se réfractent dans l'atmosphère, créant ainsi une illumination globale qui détermine la façon de percevoir les objets qui le compose. En Vision par Ordinateur, l'exploitation du ciel comme la principale source d'illumination est étudiée depuis de nombreuses années. Certaines des premières solutions proposées reposent sur des approximations utilisant la couleur. Les autres utilisent des modèles physiques, toutefois ils admettent que les paramètres photométriques et géométriques de l'appareil photo soient les mêmes ou du moins soient connus. Dans cet article, nous proposons une méthode simple et efficace permettant de grouper les images ayant des conditions d'illumination similaires. On propose un algorithme fondé sur la modélisation d'histogrammes avec un mélange de gaussiennes appliquées sur les pixels qui appartiennent au ciel dans les images.