La complexité qui traverse l'épidémiologie sociale et la médecine légale du vivant est de celle que l'on cherche à saisir par la variété des observations et par l'intrication de points de vue et d'échelles différentes - l'individu, le groupe, la société. Les méthodes du biomédical sont encore peu adaptées au traitement de la complexité, à sa représentation qui ne soit pas normative, statistique. Il existe un ensemble d'approches non statistiques, " non classiques ", qui puissent traiter simultanément un grand nombre de dimensions et qui permettent de réduire la complexité apparente en dégageant des objets d'étude spécifique. Nous présentons ici les principes et l'utilisation des techniques de reconnaissance de forme dans le cadre de l'épidémiologie sociale, en les appliquant à la recherche d'une typologie de recours aux soins, sur la base des données de la cohorte SIRS. Nous expliquons en quoi ces approches ont leur place, épistémologiquement et techniquement parlant, aux côtés des méthodes expérimentales classiques type essais randomisés contrôlés. Nous exposons également un autre moyen de réduire la complexité des données, tout en en préservant les qualités topologiques. Nous introduisons en médecine légale la notion de dimension intrinsèque, plus petite dimension nécessaire et suffisante à la description des données, et de techniques non linéaires de réduction de la dimension. Nous en appliquons les principes au cas de l'intégration de sources d'information multiples pour l'estimation de l'âge chez les adolescents migrants. Enfin, nous discutons les avantages et limites de ces approches ainsi que les perspectives qu'elles ouvrent à ces deux disciplines complémentaires.