Cet article porte sur l'importance du type d'information appropriée pour une tâche de classification automatique de voix produite par des patients atteints de dysfonctionnement vocal. En employant un système de classification GMM (dérivé de la reconnaissance automatique du locuteur), le focus a été mis sur trois classes principales d'information : une information portant sur l'énergie, une deuxième sur les parties voisées, et une troisième en fonction des segments phonétiques. Les expériences, qui ont porté sur un corpus de dysphoniques, ont montré que cette information phonétique est particulièrement intéressante dans ce contexte puisqu'elle permet d'analyser le résultat en fonction du phonème ou de la classe de phonème.