étape 1 sachant un arbre maître, 1) identifier des sous-arbres ´pertinents´ à l´aide de critères analytiques (homogénéité, pourcentage de triplets bien représentés) et de critères fonctionnels (par exemple un sous-arbre est identifié s´il correspond au plus grand sous-arbre ayant au moins n feuilles partageant une même annotation et représentant au moins x% des feuilles du sous-arbre pour lesquelles cette annotation est connue) 2) Filtrage/Sélection des sous-arbres "pertinents" (détection de groupes présents systématiquement, ou spécifiques, ou hiérarchisés, etc.)

étape 2 Production de vues simplifiées sur l´arbre maître à l´aide des sous-arbres "pertinents" 1) production et gestion de collections de vues locales. (production d´interfaces logicielles spécifique à la gestion de ces ensembles) 2) production de vues globales et symboliques. Il s´agit de construire des graphes d´un niveau d´abstraction supérieur (un espace de travail simplifié) donnant une idée globale sur la structure des données sous-jacentes. Par exemple un algorithme parcourt l´arbre maître de façon récursive, et remplace chaque sous-arbre "pertinent" par une feuille "artificielle". Une feuille "artificielle" référence ainsi un sous-arbre, contenant des feuilles "réelles" de l´arbre initial et éventuellement d´autres feuilles "artificielles".