La cohorte STANISLAS est une population de familles d'origine française supposées saines, recrutées au Centre de Médecine Préventive de Vandoeuvre-lès-Nancy et suivies tous les cinq ans sur une période de dix ans. Les données de la cohorte, de types numérique et textuel, représentent une richesse et un volume considérables, exploitées jusque là par des méthodes statistiques classiques. Nous proposons d'étudier ces données par des techniques de fouille de données numériques et symboliques, en nous intéressant plus exactement à l'étude du syndrome métabolique dans la cohorte STANISLAS, une affection correspondant à la présence simultanée chez un individu de plusieurs facteurs de risques cardiovasculaires. Nous présentons ici nos recherches en cours sur ce domaine, qui font intervenir l'utilisation de la boîte à outils Weka et de J-Close, une implémentation en Java d'un algorithme d'extraction de motifs fréquents et de règles d'association. Ultérieurement nous projetons le couplage d'un module de classification de Weka avec J-Close.