Les syst mes d'information des entreprises actuelles sont de plus en plus submerg s par des donn es de tous types: structur es (bases de donn es, entrep ts de donn es), semi-structur es (documents XML, fichiers log) et non structur es (textes et multim dia). Ceci a cr de nouveaux d fis pour les entreprises et pour la communaut scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de donn es afin d'en extraire des connaissances. Par ailleurs, dans une organisation, un projet d'Extraction de Connaissances partir de Donn es (ECD) est le plus souvent men par plusieurs experts (experts de domaine, experts d'ECD, experts de donn es...), chacun ayant ses pr f rences, son domaine de comp tence, ses objectifs et sa propre vision des donn es et des m thodes de l'ECD. C'est ce que nous qualifions de processus d'ECD multi-vues (ou processus multi-points de vue). Notre objectif dans ce travail est de faciliter la t che de l'analyste d'ECD et d'am liorer la coordination et la compr hensibilit entre les diff rents acteurs d'une analyse multi-vues, ainsi que la r utilisation du processus d'ECD en termes de points de vue.