L'analyse des données de comptage multivariées est fondamentale dans divers domaines. Un modèle approprié doit être en mesure d’être flexible pour induire la corrélation, mais également simple pour l’inférence et l’interprétation. Une solution est le modèle Splitting. Celui-ci modélise la somme des composantes du vecteur discret et ensuite la répartition de celle-ci. Cette approche simple possède plusieurs propriétés intéressantes. Cependant, sa structure de dépendance doit être similaire pour chaque composante. Afin de remédier à ce problème, nous proposons une généralisation de ce modèle nommé Tree Pólya splitting. Cette nouvelle approche utilise un principe similaire, mais modélise la répartition à l’aide d’une structure d’arbre. Dans cette présentation, nous définissons ce modèle et nous présentons différentes propriétés comme les marginales, les moments factoriels ou la structure de dépendance.