Les protéines sont des molécules biologiques composées d'acides aminés qui se regroupent en centaines de milliers de familles différentes, dont les fonctions vont de la structure à la chimie. Elles s'associent souvent pour remplir des fonctions cellulaires et s'assemblent en systèmes macromoléculaires tels que les systèmes de sécrétion. Les 12 types connus de systèmes de sécrétion jouent un rôle vital dans les organismes procaryotes, car ils sont utilisés par l'organisme pour interagir avec son environnement en vue de l'acquisition de nutriments, de la défense, de l'administration de toxines, etc. Les méthodes actuelles d'évaluation de la distribution d'un système utilisent des approches comparatives, analysant les similitudes de séquences protéiques et l'organisation génomique. Cependant, étant donné que des protéines ayant des séquences différentes peuvent remplir la même fonction, la comparaison des séquences présente des limites qui peuvent être surmontées par des approches d'apprentissage automatique. Nous avons entraîné un classifieur PU pour prédire si une protéine bactérienne donnée fait partie d'un système de sécrétion et nous avons développé une stratégie de validation croisée qui évite les performances biaisées dues à des organismes similaires du point de vue de l'évolution.