Dans la Stéganalyse Groupée d'images (SG), une stéganalyste (Eve) vise à détecter si un ensemble d'images, envoyées par une stéganographe (Alice) à un pair (Bob) via un réseau, contient un message caché. Nous pouvons raisonnablement supposer qu'Eve ne connaît pas la stratégie exacte utilisée pour insérer et étaler le message à travers les images, mais elle devine qu'Alice et Bob utilisent un certain algorithme stéganographique. Au meilleur de notre connaissance, dans ce cas, la solution la plus appropriée pour la SG est d'utiliser un détecteur d'image unique (SID) pour estimer si une image est stéganographiée ou non et de faire la moyenne des scores obtenus sur un ensemble d'images. Et si Eve pouvait prendre en compte la stratégie d'étalement? Pourrait-elle alors utiliser un algorithme de SG meilleur que la moyenne des scores? Dans cet article, nous proposons une architecture générale de SG prenant en compte différentes stratégies d'étalement. Les résultats expérimentaux obtenus avec six stratégies et un détecteur d'image unique montrent que, si Eve discrimine la stratégie d'étalement, elle peut améliorer la précision de la SG.