Dans cet article, nous présentons notre réponse au premier challenge international sur la reconnaissance et l'analyse d'émotions faciales (Facial Emotion Recognition and Analysis Challenge). Nous proposons une combinaison de dif- férents types de descripteurs dans le but de détecter de manière automatique, les micro-mouvements faciaux d'un visage. Ce système utilise une Machine à Vecteurs Supports Multi-Noyaux pour chacune des Action Units (AU) que nous désirons détecter. Le premier noyau est calculé en utilisant des histogrammes de motifs binaires locaux de Gabor (ou Local Gabor Binary Pattern, LGBP) via un noyau d'intersection d'histogramme. Le second noyau quant à lui, est crée avec des coefficients de Modèles Actifs d'Apparence via un noyau gaussien. Les sorties de chacune des SVM sont ensuite filtrées dans le but d'inclure l'informa- tion temporelle de la séquence. Afin d'évaluer notre système, nous avons procédé à de nombreuses expérimentations sur plusieurs points clefs de notre méthode. Enfin, nous comparons nos résultats à ceux obtenus par les autres participants au challenge, tout en analysant nos performanches