Dans cet article, nous présentons une approche dans laquelle nous combinons deux méthodes de fouille de données : la classification textuelle et les règles d'association maximales. La classification textuelle a longtemps été au centre de l'intérêt de plusieurs chercheurs. Toutefois, les résultats obtenus prennent la forme de listes de mots (classes) dont bien souvent on ne sait quoi faire. L'utilisation des règles d'association maximales présente plusieurs avantages dont : (i) la détection de

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... pendances et de corrélations utiles entre les unités d'informations (mots) des différentes classes ; (ii) l'extraction des connaissances cachées, souvent très pertinentes, à partir d'un grand volume de données. Abstract In this paper we will present a research on the combination of two methods of data mining: text classification and maximal association rules. Text classification has been for a long time the focus of interest of many researchers. However, the results take the form of lists of words (classes) that often we do not know what to do with. The use of maximal association rules induced number of advantages: (i) the detection of dependencies and correlations between the relevant units of information (words) of different classes, (ii) extraction of hidden knowledge, often relevant, from a large volume of data.