Actuellement, le clustering de flux de données devient le moyen le plus efficace pour partitionner un très grand ensemble de données. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche topologique, appelée G-Stream, pour le clustering de flux de données évolutives. La méthode proposée est une extension de l'algorithme GNG (Growing Neural Gas) pour gérer le flux de données. G-Stream permet de découvrir de manière incrémentale des clusters de formes arbitraires en ne faisant qu'une seule passe sur les données. Les performances de l'algorithme proposé sont évaluées à la fois sur des données synthétiques et réelles.