Au fil des années, diverses méthodologies ont été étudiées et proposées pour traiter les données numériques qui sont très courantes dans différentes applications. La fouille de données fournit un ensemble d'outils qui permettent d'analyser les données collectées et stockées dans les entrepôts de données. Ces outils sont conçues afin d'extraire des informations intéressantes ou des patterns. Pourtant, les différentes formulations des outils de fouille de données ne prennent pas en compte l'aspect incertain des données, ce qui influe négativement sur leurs performances. Cet article propose une revue, dans laquelle les différentes applications des outils de classification au sein des industries manufacturières sont abordées, avant de passer au problème de qualité de données (incertitudes), où les différents modèles de classification qui visent à maitriser les incertitudes de données sont discutés.