La détection d'objets sur images aériennes est une application spécifique de vision par ordinateur qui nécessite une vérité-terrain pour utiliser des méthodes de classification supervisée, mais celle-ci n'est pas toujours disponible. Afin d'avoir une approche requérant moins de travail d'annotation et de connaissance a priori sur les données, nous présentons une comparaison de la capacité d'un auto-encoder convolutionnel à générer des caractéristiques pour de la détection d'objets de manière non supervisée.