INTRODUCTION : La maladie de Parkinson (MP) est caractérisée par des symptômes moteurs (SM) et non moteurs (SNM) qui ont un impact majeur sur la Qualité De Vie (QDV). La description de phénotypes non-moteurs émergent mais très peu d‟études ont évalué la concordance dans le suivi de ces patients. Dans cette étude nous souhaitions identifier la transition longitudinale entre les clusters de SNM parmi des patients parkinsoniens dans une étude cohorte française ainsi que leurs prédicateurs sociodémographiques et cliniques. MATÉRIEL ET MÉTHODES : Nous avons réalisé une étude prospective, longitudinale, observationnelle dans la région Lorraine avec des patients présentant une MP quelque soit la durée d‟évolution de la maladie mais sans impact cognitif majeur. Nous avons utilisé des auto-questionnaires validés (NMSQuest et PDQ-8) et recueillis les données démographiques et cliniques durant des consultations neurologiques. L‟analyse statistique a était réalisé en utilisant une analyse de transition latente pour explorer les clusters de SNM à l‟inclusion et au suivi. Des model de régression polynomiaux ont été utilisés pour identifier les données prédictives de cluster. RÉSULTATS : 193 patients ont été inclus avec un suivi moyen de 23,47 mois. Quatre clusters non moteurs différents ont été identifiés correspondant à limbique (douleur, psychiatrique), tronc cérébral focal (atteinte motrice prédominante avec troubles du comportement en sommeil paradoxal), tronc cérébral diffus (sommeil et sexuel) et diffus. Le sexe et la durée d‟évolution de la maladie ne sont pas statistiquement significatifs entre les clusters à l‟inclusion. Trois voies pathologiques ont été proposées avec une probabilité nulle de transition du cluster diffus au cluster tronc cérébral, même que du cluster limbique au cluster diffus. CONCLUSION : Notre étude montre que même en pratique clinique et en utilisant des questionnaires simples, les clusters de SNM peuvent être identifiés, globalement en accord avec les voies pathologiques décrites dans la littérature.