Le modèle INDSCAL proposé par Carroll et Chang (1970) fournit des représentations graphiques euclidiennes. Lorsque les données initiales ne sont pas euclidiennes un passage à l'euclidienneté est effectué soit en cours d'algorithme, soit lors d'un pré-traitement. Nous évaluons l'impact du pré-traitement le plus classique sur les solutions des algorithmes INDSCAL à travers le critère du Strain et les configurations moyennes du modèle. Nous montrons qu'il est préférable d'effectuer un pré-traitement avant d'estimer les paramètres du modèle. Nous proposons également une nouvelle décomposition de la variabilité des matrices de produits scalaires ce qui permet de savoir ce qui contribue le plus à l'écart entre les données initiales et la solution INDSCAL. Cet écart peut-il être attribué plutôt à la non euclidienneté des données, plutôt à la multidimensionnalité des données plutôt au non ajustement à une configuration commune ou à ces trois sources de façon équivalente.