Nous proposons dans ce papier une nouvelle méthode de détection de groupes outliers. Notre mesure nommée GOF (Group Outlier Factor) est estimée par l'apprentissage non-supervisé. Nous l'avons intégré dans l'apprentissage des cartes topologiques. Notre approche est basée sur la densité relative de chaque groupe de données, et fournit simultanément un partitionnement des données et un indicateur quantitatif (GOF) sur "la particularité" de chaque cluster ou groupe. Les résultats obtenus sont très encourageants et prometteurs pour continuer dans cette optique.