Le calcul de concepts formels, et plus généralement l'usage des treillis de Galois pour l'extraction de connaissances, a motivé de très nombreuses re-cherches. Grâcè a des progrès algorithmiques récents, ces techniques fournissent des motifsparticulì erement intéressants pour l'analyse de grandes matrices co-dant l'expression de milliers de g` enes dans des situations biologiques variées. Dans cet article, nous considérons le contexte réaliste, notamment en biologie, o` u les concepts formelsrefì etent des associations trop fortes et donc très sensibles au bruit dans les données. Nousétudions l'extraction de bi-ensembles denses et per-tinents pour approximer des collections de concepts formels. Le travail est forma-lisé dans le cadre de l'extraction de motifs sous contraintes par des algorithmes complets. Plusieurs validations expérimentales confirment la valeur ajoutée de notre approche.