Nous nous basons sur le principe de la polychronisation, introduit par Izhikevich (2006), pour chercher une représentation synthétique de la trace générée en mémoire par des stimuli qu'un réseau de spiking neurones a appris à distinguer. Les spikes raster plots véhiculent une information trop dense. Nous extrayons de l'ensemble des neurones actifs ceux qui déclenchent des groupes polychrones. Nous retenons, comme représentation de la trace mémoire d'un stimulus, les groupes polychrones majoritairement activés pour la classe à laquelle appartient le stimulus. Nous montrons que cette représentation est suffisante pour distinguer les classes. Cette démarche rejoint celle du rank order coding proposée par Thorpe.