Ce mémoire s'intéresse à la visualisation de règles d'association dans une représentation tridimensionnelle. Nous abordons une problématique en fouille de données qui consiste à faire face aux gros volumes de règles extraites par les algorithmes classiques. Pour ce faire, nous cherchons à insérer l'utilisateur dans la boucle de recherche de la connaissance par une représentation graphique interactive. La visualisation de l'information diminue l'effort cognitif de l'utilisateur pour évaluer et valider les règles. En ECD, la difficulté de la fouille visuelle de données est alors de traduire les données brutes abstraites sous formes graphiques concrètes, compréhensibles et porteuses de sens. Ce concept relève de la métaphore. La partie bibliographique décrit l'outillage théorique et technique disponible : les algorithmes d'extraction et les différentes méthodes de visualisation de l'information empruntées aux techniques de réalité virtuelle. La partie réalisation décrit l'outil d'extraction qui interroge une base de données PostgreSQL. La partie sur la visualisation 3D présente la nouvelle métaphore de règles et les mesures qui la définissent. Nous implémentons une mesure objective FREITAS A .A, (1998) qui montre l'importance de l'interaction entre les attributs. Cette notion cruciale dans la recherche de la connaissance n'est pas très répandue dans la littérature. Dans notre métaphore, elle offre une lecture directe des différents types de règles qui portent de l'intérêt, en mesurant le gain d'information apporté par chacun des attributs qu'elle comporte.