L'énumération des itemsets rares minimaux est une tâche bien connue en fouille de données, avec de nombreuses applications. Ce travail présente une nouvelle approche pour la fouille des itemsets rares minimaux. Tout d'abord, nous introduisons une généralisation des itemsets rares minimaux appelée motifs k-rare minimaux qui est défini comme un motif rare qui ne devient fréquent qu'après suppression d'au moins k de ces items. Nous présentons ensuite un cadre basé sur la SAT pour découvrir efficacement ces motifs k-rare minimaux à partir de bases de transactions. Pour le passage à l'échelle, nous utilisons une approche de décomposition. Enfin, pour évaluer l'efficacité de notre approche, nous menons une analyse expérimentale en utilisant divers bases transactionelles tout en la comparant à des algorithmes spécialisés et des algorithmes basés sur la programmation par contraintes .