Dans cet article, nous étudions la valeur informative des liens négatifs propres aux réseaux complexes signés. Pour ce faire, nous extrayons et analysons une collection de réseaux signés représentant des sessions de vote au Parlement Européen (PE). Nous traitons d'abord les données recueillies par le site VoteWatch pour la 7 me législature (2009-2014), en utilisant la similarité des votes entre députés pour déterminer les signes et poids des liens. Nous appliquons ensuite à ces données une sélection d'algorithmes de détection de communautés, conçus pour traiter seulement des liens positifs. Nous faisons de même avec Parallel ILS, un algorithme récemment proposé pour identifier des partitions équilibrées dans des réseaux signés. Nos ré-sultats montrent que, contrairement aux conclusions d'une étude précédente traitant d'autres données, les partitions détectées dans nos réseaux varient remarquablement suivant qu'on con-sidère ou ignore les liens négatifs. La pertinence des liens négatifs dans le contexte du parti-tionnement de graphe est donc une question ouverte, qui mérite d'être explorée plus avant.