Dans un contexte concurrentiel, la richesse des entreprises réside dans leurs clients. Il est plus rentable de fidéliser un client existant que d'en acquérir un nouveau. De ce fait, les entreprises cherchent à mieux connaître leurs clients pour trouver des moyens de les fidéliser. Cette approche de la connaissance des clients fondée sur l'analyse des données se heurte toutefois au volume important des données. Ce constat pousse les entreprises à Extraire des Connaissances à partir des Données. Ces connaissances et leur actionnabilité fournissent aux experts un outil d'aide à la décision dont la performance peut être mesurée par le retour sur investissement généré par les actions. Les systèmes de recommandation sont adaptés pour mettre en place ces outils car ils permettent de filtrer l'information puis de recommander de manière proactive des produits susceptibles de fidéliser le client. Dans le cadre d'une stratégie commerciale basée sur les forces de vente, comment fidéliser les clients pour accroître leur valeur ? Une mauvaise recommandation intrusive peut en effet avoir des répercussions importantes sur le client et le commercial peut refuser d'utiliser le système s'il ne juge pas les recommandations suffisamment pertinentes. Pour s'affranchir de ces contraintes, nous avons proposé la méthodologie CAPRE qui consiste à extraire des comportements de référence sous la forme de cohortes de règles en ciblant raisonnablement les clients présentant un manque à gagner et en quantifiant le profit espéré. Cette approche a été mise en oeuvre au sein de l'outil ARKIS. Notre méthodologie a été validée sur le jeu de données MovieLens puis validée et appliquée sur les données opérationnelles du groupe VM Matériaux.