Cette thèse s'inscrit dans la problématique de la comparaison de graphes. Nous proposons dans la première partie de ce manuscrit plusieurs algorithmes de recherche de motifs similaires dans de grands graphes. La seconde partie de cette thèse traite de l'étude des arborescences de fichiers, structure de données pour laquelle la méthode initiale de reconnaissance de motifs a été développée. Nous présentons un modèle stochastique pour la génération aléatoire de structure arborescentes, basé sur les observations de l'étude statistique des données réelles. Enfin, nous détaillons deux adaptations de l'algorithme de reconnaissance de motifs similaires à des applications particulières. La première concerne la reconnaissance d'objets extraits de la video basse résolution pour l'indexation grossière. La deuxième application a été développée pour la visualisation de l'évolution de projets logiciels.