La nécessité de garantir la confidentialité des données sources lors de l'extraction de connaissance est un domaine de recherche actuel de la communauté fouille de données. Dans cet article, nous présentons un nouvel algorithme, PR I PS E P (privacy preserving sequential patterns), pour extraire des motifs séquentiels dans des bases de données distribuées tout en assurant la contrainte de préservation de la vie privée. Nous prouvons que notre architecture et les protocoles employés par notre algorithme sont sécurisés.