L'analyse multicritère dans les bases de données a été activement étudiée, en particulier avec l'utilisation de l'opérateur Skyline. Pour-tant, peu d'approches proposent un classement pertinent des points Pareto-optimal, ou Skyline, permettant d'ordonner les résultats à forte cardinalité. Nous proposons d'améliorer la méthode dp-idp, inspiré de tf-idf, une approche récente attribuant un score à chaque point du Skyline, en introduisant le concept de hiérarchie de dominance. Comme dp-idp ne garantit pas un classement distinctif, nous introduisons la méthode CoSky, de type TOPSIS, issue à la fois de la recherche d'information et de l'analyse multicritère. CoSky, intégrable directement dans un SGBD, effectue une pondération automatique d'attributs normalisés grâce à l'indice de Gini, suivi d'un calcul de score avec le cosinus de Salton par rapport à un point idéal déterminé. En couplant le principe de Skyline multiniveaux à CoSky, nous introduisons l'algorithme DeepSky. La mise en oeuvre des méthodes dp-idp et CoSky sont évaluées expérimentalement.