• 1 Université Gaston Berger de Saint-Louis Sénégal [UGB]
• 2 Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou]

L'extraction des motifs fréquents en fouille de données génère une quantité énorme de motifs fréquents et requiert par conséquent la mise en place d'un post-traitement efficace afin de cibler les motifs fréquents les plus utiles. Cet article propose une approche de découverte de motifs fréquents utiles qui intègre les connaissances décrites par l'expert et représentées dans une ontologie associée aux données. L'approche utilise l'ontologie pour bénéficier de plus d'informations structurées afin d'éliminer certains motifs fréquents de l'analyse. Les expérimentations réalisées avec notre approche donnent des résultats satisfaisants.