L'échantillonnage de motifs est une approche récente pour mener à bien un processus de découverte de motifs en limitant le nombre de motifs produits et en favorisant l'interactivité avec l'analyste. Le principe est de tirer aléatoirement un motif proportionnellement à un intérêt donné, par exemple la mesure de fréquence. Dans cet article, nous proposons FIPS, la première méthode d'échantillonnage de motifs d'intervalles à partir de données numériques. FIPS s'appuie sur le principe des approches en plusieurs étapes (Boley et al.). Avec des données numériques, la difficulté majeure est de déterminer le nombre exact de motifs d'intervalles couvrant un objet. Nous montrons formellement que FIPS tire des motifs d'intervalles proportionnellement à la fréquence. Les expérimentations, répondant à plusieurs questions de recherche, montrent la qualité des motifs tirés par FIPS pour la découverte d'information.