La sélection de caractéristiques est une technique permettant de choisir les caractéristiques les plus pertinentes, celles adaptées à la résolution d'un problème particulier. Les méthodes classiques présentent certains inconvénients. Par exemple, elles peuvent être trop complexes, elles peuvent faire dépendre les caractéristiques sélectionnées du classificateur utilisé, elles risquent de sélectionner des caractéristiques redondantes. Dans le but de limiter ces inconvénients, nous proposons dans cet article une nouvelle méthode rapide de sélection de caractéristiques basée sur la construction et la sélection de classificateurs simples associés à chacune des caractéristiques. Une optimisation par un algorithme génétique est proposée afin de trouver la meilleure combinaison des classificateurs. Différentes méthodes de combinaison sont considérées et adaptées à notre problème. Cette méthode a été appliquée sur différents ensembles de caractéristiques de tailles variées et construite à partir de la base de chiffres manuscrits MNIST. Les résultats obtenus montrent la robustesse de l'approche ainsi que l'efficacité de la méthode. En moyenne, le nombre de caractéristiques sélectionnées a diminué de 69,9% tout en conservant le taux de reconnaissance.