L'analyse morphologique des tissus urbains est un préalable important afin de mieux comprendre les dynamiques urbaines et afin de les simuler. Dans ce contexte, l'objectif de cet article est de tester deux méthodes de fouille de données relationnelles (la cardinalisation et les quantiles) permettant d'obtenir un modèle de classification représenté sous forme de règles de décision. L'objectif est d'automatiser le processus d'identification des tissus urbains à partir de bases de données vectorielles et d'extraire des connaissances morphologiques sur les tissus urbains. Différents tests, appliqués à l'agglomération de Strasbourg, sur des données historiques reconstruites sur une période de 50 ans, mettent en évidence l'intérêt de ce type de méthodes pour classer les tissus urbains (plus de 80% de taux de bon classement sur les données historiques). A partir de ces résultats, une analyse statistique des évolutions est présentée. ABSTRACT. Morphological analysis of urban fabric is a relevant step in order to perform the analysis of urban dynamics and to simulate their evolutions. In this context, the objective of this paper is to test to test two relational data mining methods (Cardinalisation and Quantiles) to label urban blocks and to produce rules on their morphology. The objective is to automate the identification of urban fabrics from vector and historical database and to extract knowledge on urban morphology. Several tests applied on the Strasbourg area on historical database, are encouraging (80% of global accuracy on historical database). From the classification results, a statistical analysis of evolutions is described.