Dans ce papier nous proposons PLCM, un algorithme parallèle de découverte d'itemsets fréquents fermés basé sur l'algorithme LCM, reconnu comme l'algorithme séquentiel le plus efficace pour cette tâche. Nous présentons aussi une interface de parallélisme à la fois simple et puissante basée sur la notion de Tuple Space, qui permet d'avoir une bonne répartition dynamique du travail. Grâce à une étude expérimentale détaillée, nous montrons que PLCM est le seul algorithme qui soit suffisamment générique pour calculer efficacement des itemsets fréquents fermés à la fois sur des bases creuses et sur des bases denses, améliorant ainsi l'état de l'art.