À l'ère du Big Data, les profils d'utilisateurs deviennent de plus en plus diversifiés et les données de plus en plus complexes, rendant souvent très difficile l'exploration des données. Dans cet article, nous proposons une technique de réécriture de requêtes pour aider les analystes à formuler leurs interrogations , pour explorer rapidement et intuitivement les données. Nous intro-duisons les requêtes discriminantes, une restriction syntaxique de SQL, avec une condition de sélection qui dissocie des exemples positifs et négatifs. Nous construisons un ensemble de données d'apprentissage dont les exemples positifs correspondent aux résultats souhaités par l'analyste, et les exemples négatifs à ceux qu'il ne veut pas. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, la requête initiale est reformulée en une nouvelle requête, qui amorce un proces-sus itératif d'exploration des données. Nous avons implémenté cette idée dans un prototype (iSQL) et nous avons mené des expérimentations dans le domaine de l'astrophysique.