Le sujet principal de cette thèse est l'extraction de connaissances dans les bases de données (ECBD). Plus précisément, nous avons étudié deux des plus importantes tâches d'ECBD actuelles, qui sont l'extraction de motifs et la génération de règles d'association. Tout au long de notre travail, notre objectif a été de trouver des règles d'associations intéressantes selon plusieurs points de vue : dans un but de fouille efficace, pour réduire au minimum l'ensemble des règles extraites et pour trouver des unités de connaissances intelligibles (et facilement interprétables). Pour atteindre ce but, nous avons développé et adapté des algorithmes spécifiques. <br />Les contributions principales de cette thèse sont : <strong>(1)</strong> nous avons développé et adapté des algorithmes pour trouver les règles d'association minimales non-redondantes ; <strong>(2)</strong> nous avons défini une nouvelle base pour les règles d'associations appelée “règles fermées” ; <strong>(3)</strong> nous avons étudié un champ de l'ECBD important mais relativement peu étudié, à savoir l'extraction des motifs rares et des règles d'association rares ; <strong>(4)</strong> nous avons regroupé nos algorithmes et une collection d'autres algorithmes ainsi que d'autres opérations auxiliaires d'ECBD dans une boîte à outils logicielle appelée Coron.