Abstract
La découverte automatique de règles et motifs graduels (“plus l'âge d'une personne est élevé, plus son salaire est élevé”) trouve de très nombreuses applications sur des bases de données réelles (e.g. biologie, flots de données de capteurs). Si des algorithmes de plus en plus efficaces sont proposés dans des articles récents, il n'en reste pas moins que ces méthodes génèrent un nombre de motifs tellement important que les experts peinent à les exploiter. Dans cet article, nous proposons donc une représentation condensée des motifs graduels en introduisant les concepts théoriques associés aux opérateurs de fermeture sur de tels motifs.