L'augmentation vertigineuse de la taille des données (textuelles ou transactionnelles) est un défi constant pour la "scalabilité" des techniques d'extraction des connaissances. Dans ce papier, on présente une approche pour la dérivation des bases génériques de règles associatives. Les principales caract éristiques de cette approches sont les suivantes. D'une part, l'introduction d'une structure de données appelée "Trie-itemset" pour le stockage de la relation en entrée. D'autre part, on utilise une méthode "Diviser pour régner" pour réduire le coût de construction de structures partiellement ordonnées, à partir desquelles les bases génériques de règles sont directement extraites.