Au cours des dernières années, des approches d'extraction de motifs en fouille de données utilisant la PPC on été proposées. Ces approches ont montré leur utilité pour modéliser de manière flexible une large panoplie de contraintes, notamment les contraintes portant sur plusieurs motifs. Néanmoins, ces approches se basent sur les CSPs où toutes les variables sont quantifiées existentiellement. Or certaines requêtes n-aires (requêtes portant sur plusieurs motifs) requièrent la quantification universelle pour être modélisées de manière concise et élégante, comme par exemple la requêtes peak (un motif est considéré comme pic si tous ses voisins ont une valeur, par rapport à une mesure, inférieure à un seuil donné). Nous proposons dans cet article un cadre générique permettant la modélisation et la résolution de problèmes d'extraction de motifs sous contraintes quantifiées.