La procédure d’agrégation est un sujet économique important tant au plan théorique qu’au plan empirique. Elle apparaît en Microéconomie et en Macroéconomie, en Analyse des Données de Panels et des Coupes Instantanées, en Analyse des Données, en Modélisation Inter-régionales Inter-sectorielles, et en Modélisation ACE (Agent-based Computational Economics). La question du choix d’algorithme est devenue importante depuis que la taille des échantillons s’est accrue, et ce, en dépit du fait que la vitesse des ordinateurs se soit également accrue. Dans ce papier, nous présentons l’algorithme d’agrégation « classique » (matriciel) appliqué à des échantillons de données en deux dimensions, et nous le comparons à deux algorithmes alternatifs (« vectoriels ») que nous avons développés. Puis nous présentons des extensions à l’agrégation multidimensionnelle.