Les données hyperspectrales se caractérisent par une importante dimension spectrale qui atteint quelques centaines de bandes étroites et contigües. Le volume occupé par ces images est non négligeable et fait que des taches usuelles telles que : le stockage, le traitement et l'analyse soient alourdies. Pour pallier ce problème et garantir une meilleure exploitation de ces données, nous proposons par le présent article, une méthode de réduction qui vise à créer un espace de représentation de dimension moindre, informatif et libéré des redondances tout en préservant la signification physique des bandes.Vu le pouvoir de séparation de l'analyse en composantes indépendantes «ACI», reconnu dans le cas des données multidimensionnelles à grand volume, nous l'exploitons pour extraire un ensemble de composantes statistiquement indépendantes obtenues par la minimisation de la gaussiannité. Différents degrés d'importance sont affectés aux bandes spectrales, permettant leur classement. Finalement, nous appliquons une sélection à l'ensemble des bandes classées et nous retenons les plus informatives afin de construire l'espace de représentation spectral réduit. Pour nos tests, nous avons appliqué l'ACI en considérant d'une part, une orthogonalisation à déflation (poursuite de projections, composantes ordonnées) et d'autre part, une orthogonalisation symétrique (estimation globale, composantes désordonnées). On suggère pour le cas symétrique, d'ajuster les données originales à un bruit additif afin d'obtenir des composantes indépendantes ordonnées (suivant le rapport signal à bruit). Les résultats recueillis montrent que la méthode proposée assure la réduction du cube hyperspectral avec d'acceptables rapports dimension-représentativité.