La santé se digitalise et de multiples projets d’e-santé se développent. Dans le contexte des maladies rares (MR), un champ qui est devenu parmi les priorités de la stratégie de santé publique en France, l’e-santé pourrait constituer une solution pour améliorer les connaissances sur l’épidémiologie des MR. La Banque Nationale de Données Maladies Rares (BNDMR) propose de centraliser la conduite de ces études épidémiologiques pour toutes les MR et tous les patients, atteints de ces maladies, suivis dans le système de soin français. La BNDMR doit se développer au sein d’un paysage numérique dense et hétérogène. Développer l’interopérabilité de la BNDMR constitue l’objectif des travaux de cette thèse. Comment identifier les patients, incluant les fœtus ? Comment fédérer les identités des patients? Comment chainer des données pour permettre la conduite des études ? En réponse à ces questions, nous proposons une méthode universelle d’identification des patients qui respecte les contraintes de protection des données de santé. Quelles données recueillir dans la BNDMR ? Comment améliorer l’interopérabilité entre ces données et celles issues du large éventail des systèmes existants ? En réponse à ces questions, nous proposons de standardiser le recueil d’un set minimal de données pour toutes les MR. L’implémentation de standards internationaux assure un premier pas vers l’interopérabilité. Nous proposons aussi d’aller à la découverte de correspondances. Minimiser l’intervention humaine en adoptant des techniques d’alignement automatisé et rendre fiables et exploitables les résultats de ces alignements ont constitué les principales motivations de notre proposition. / The digitalization of healthcare is on and multiple e-health projects are unceasingly coming up. In the rare diseases context, a field that has become a public health policy priority in France, e-health could be a solution to improve rare diseases epidemiology and to propose a better care for patients. The national data bank for rare diseases (BNDMR) offers the centralization of these epidemiological studies conduction for all rare diseases and all affected patients followed in the French healthcare system. The BNDMR must grow in a dense and heterogeneous digital landscape. Developing the BNDMR interoperability is the objective of this thesis’ work. How to identify patients, including fetuses? How to federate patients’ identities to avoid duplicates creation? How to link patients’ data to allow studies’ conduction? In response to these questions, we propose a universal method for patients’ identification that meets the requirements of health data protection. Which data should be collected in the national data bank? How to improve and facilitate the development of interoperability between these data and those from the wide range of the existing systems? In response to these questions, we first propose the collection of a standardized minimum data set for all rare diseases. The implementation of international standards provides a first step toward interoperability. We then propose to move towards the discovery of mappings between heterogeneous data sources. Minimizing human intervention by adopting automated alignment techniques and making these alignments’ results reliable and exploitable were the main motivations of our proposal.