Nous proposons une méthode d’apprentissage d’ordre afin de déterminer l’ordre des classes, représentant des rangs ou des priorités, et de classifier une instance d’objet dans l’une de ces classes. À cette fin, nous concevons un comparateur par paires capable de catégoriser la relation entre deux instances en l’une des trois catégories suivantes : une instance est « supérieure à », « similaire à » ou « inférieure à » l’autre. En comparant une instance d’entrée avec des instances de référence, tout en maximisant la cohérence des résultats obtenus, la classe de l’instance d’entrée peut être estimée de manière fiable. Nous appliquons cette approche d’apprentissage d’ordre pour développer un estimateur d’âge facial atteignant des performances de pointe. De plus, ces performances sont encore améliorées lorsque le graphe d’ordre est divisé en chaînes disjointes à l’aide d’informations sur le sexe et le groupe ethnique, voire de manière non supervisée.