DBpédia, qui encode les connaissances de Wikipédia, est devenue une base de référence pour le web des données. Les ressources peuvent y être répertoriées par des catégories définies manuellement, dont la sémantique n'est pas directement accessible par des machines. Dans cet article, nous proposons de remédier à cette lacune au moyen de méthodes de fouille de données, à savoir la recherche de règles d'associations et de motifs apparentés. Nous présentons une étude comparative de ces variantes sur une partie de DBpédia et discutons le potentiel des différentes approches.