Dans cet article nous proposons une technique à base d'apprentissage non supervisé pour la réduction de dimension des données textuelles. Cette technique est basée sur l'hypothèse que les termes co-occurrant dans les mêmes documents avec les mêmes fréquences sont sémantiquement proches. Suivant cette hypothèse les termes sont d'abord regroupés avec une version classifiante de l'algorithme EM (CEM). Les documents sont ensuite représentés dans l'espace de ces groupes de termes. Nous généralisons cette approche en étendant l'algorithme PLSA pour un partitionnement simultané des termes et des documents. Nous montrons dans une dernière étape la validité de notre approche en comparant le résultat de ce clustering avec ceux obtenus dans l'espace sac de mots initial et l'espace des groupes de mots induit par l'algorithme PLSA sur les trois collections de documents Reuters, 20newsgroups et WebKB.