La programmation par contraintes est une technologie désormais largement utilisée pour résoudre des problèmes combinatoires dans les applications industrielles. Cependant, malgré le succès croissant qu’elle connaît, la diffusion de la programmation par contraintes est freinée par le manque d’experts connaissant ce paradigme. Depuis trois ans, une partie de la communauté "contraintes" travaille sur l’acquisition automatique de réseau de contraintes à partir d’instances que l’utilisateur accepte ou n’accepte pas comme solution à son problème. C’est dans cette optique que la plateforme Conacq a été proposée. Néanmoins, jusqu’à présent, cette dernière est passive vis à vis de l’utilisateur, c’est à dire basée sur la capacité de ce dernier à fournir des exemples significatifs de son problème. Dans cet article, nous proposons une amélioration de cette plateforme en développant un Conacq interactif, capable de poser à l’utilisateur des questions dont le but est d’augmenter plus rapidement et de manière conséquente la connaissance de la plateforme. Nous étudierons donc ici différentes approches de génération de questions dans le cadre de l’apprentissage de réseau de contraintes.