Nous nous intéressons à un cadre théorique de l'analyse de données : l'analyse formelle de concepts. Le formalisme de l'analyse formelle de concepts permet d'exprimer les notions centrales de la fouille de données telles que les implications ou les ensembles fermés, avec au centre la notion de treillis qui décrit la structure et les relations que ces objets ont entre eux. Pour les données multidimensionnelles, une proposition de formalisme existe en tant que généralisation de l'analyse formelle de concepts : l'analyse polyadique de concepts. Dans cette thèse, nous étudions certains problèmes de combinatoire et d'algorithmique dans le cas de l'analyse polyadique de concepts. Nous approchons aussi un cadre plus appliqué à l'analyse de données en proposant des approches de navigation conceptuelle et de classification. / We are interested in formal concept analysis, a theoretical framework for data analysis.This formalism allows to express some central notions of data mining such as implications or closed itemsets, and is centered around lattices, as the description of the relational structure that those objects can have.For multidimensional data, a formalism exists as a generalisation of formal concept analysis : polyadic concept analysis.In this document, we study some combinatorial and algorithmic problems that arose in polyadic concept analysis.We also introduce more applied data analysis techniques of conceptual navigation and classification.