Ce mémoire de master présente la question de l'apprentissage incrémental et décrémental d'un système de classification évolutif. Il se place dans le cadre de la reconnaissance de raccourcis graphiques sur une interface homme-machine tactile ou avec stylet. Un panorama des systèmes incrémentaux évolutifs existants est présenté, et une attention particulière est portée aux systèmes d'inférence floue. L'apprentissage décrémental, qui constitue l'objet de ce stage, est ensuite présenté : l'introduction d'oubli dans l'optimisation des conclusions des règles d'inférence est explorée. Deux stratégies sont proposées -- l'apprentissage décrémental sur une fenêtre et l'apprentissage décrémental progressif -- qui sont ensuite évaluées suivant plusieurs protocoles expérimentaux. Il est en particulier montré que l'oubli est indispensable pour conserver un système dynamique et réactif à long terme, ce qui rend l'apprentissage décrémental nécessaire pour l'utilisation à vie d'un système d'apprentissage incrémental évolutif.