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Ce travail porte sur la détection de reprises de citations d'un corpus issu de la presse française, sur le thème de la guerre en Ukraine. Nous utilisons des méthodes de clusterisation par densité afin de repérer les citations identiques et similaires. Nous avons choisi d'utiliser les algorithmes OPTICS et DBSCAN qui permettent de regrouper des formes textuelles similaires sans avoir au préalable de données annotées. Cette application permet également de questionner l'importance du traitement en amont du contenu textuel, de quantifier les performances du modèle et de comparer les résultats des différentes clusterisations. Nous constatons que l'algorithme OPTICS surpasse DBSCAN en termes de scores. La continuité de ce travail serait d'une part, de pouvoir ordonner les citations de manière temporelle, de pouvoir les suivre dans la presse et d'autre part, une aide à l'annotation manuelle.