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Session QoS; International audience; Depuis quelques années, les applications de streaming vidéo pair à pair sont devenues de plus en plus populaires. Cependant, ces systèmes souffrent toujours de problèmes de performance du fait de la dépendance mutuelle des pairs pour la fourniture du contenu. De ce fait, le comportement individuel des utilisateurs qui les contrôlent influence directement la performance du service offert. L'étude du comportement des utilisateurs se présente alors comme une piste prometteuse pour définir des mécanismes de contrôle adaptatifs. Toutefois, la littérature ne propose que des modèles globaux qui considèrent des utilisateurs homogènes en comportement. Dans cet article, nous proposons un classifieur bayésien qui permet de rattacher un utilisateur à une classe de comportement. Ce classifieur est construit sur les relations de dépendances mesurées dans des implantations opérationnelles de systèmes de streaming vidéo pair à pair, et les classes de comportement que nous proposons sont issues de mesures individuelles. Afin de valider notre modèle, nous présentons les résultats de simulations effectuées sur un millier de pairs sur une période de cent jours. Enfin, nous montrons un exemple d'application de ce classifieur pour la construction des topologies virtuelles robustes à la dynamique du réseau.