De nombreuses méthodes de classification automatique de textes (supervisée ou non) existent. Elles se sont particulièrement développées depuis la création du web en vue d'améliorer les moteurs de recherche. Au delà de ce champs d'application, elles peuvent aussi être utiles pour « découvrir » ou « redécou­vrir » ce qui caractérise une classe de textes aussi simplement que possible. Dans l'approche statistique développée ici, il s'agira de partitionner des parties de textes en types de discours tels que narratif, explicatif, argumentatif etc. en utilisant un minimum d'information, à savoir les catégories morphosyn­taxiques (CMS). Les premiers résultats obtenus mettent en évidence des liens significatifs entre les CMS, les types de discours et des textes annotés par un expert humain ; ces relations sont toutefois encore incomplètes et difficiles à interpréter d'un point de vue linguistique.