L’extension des ensembles d’exemples est une questionimportante en apprentissage automatique. En effetquand les exemples disponibles sont en quantité limitée,les performances des méthodes classiques de classificationpeuvent diminuer, et il peut être désirable de construiredes exemples additionnels. Dans cet article, nous considéronsl’usage du raisonnement analogique, et plus particulièrement des proportions analogiques pour étendre les ensemblesd’exemples. On fait l’hypothèse que les classes sontdéterminées par une fonction (partiellement connue). Onexamine les conditions requises sur les fonctions pour garantirune extension sans erreur des ensembles d’exemples,dans un cadre booléen. Dans ce but, on introduit la notionde fonctions préservant l’analogie (fonctions PA), et nousétablissons qu’elles coïncident avec la classe des fonctionsbooléennes affines. Ce résultat théorique est complété parune étude expérimentale de PA-fonctions approchées, ce quisuggère qu’elles peuvent rester adéquates pour étendre desensembles d’exemples.