Les communautés en ligne pair-a-pair (P2P), comme les communautés professionnelles (p. ex., médicales ou de recherche) deviennent de plus en plus populaires a cause de l'augmentation des besoins du partage de données. Alors que les environnements P2P offrent des caractéristiques intéressantes (p. ex., passage a l'échelle, disponibilité, dynamicité), leurs garanties en termes de protection des données sensibles sont limitées. Ils peuvent être considérés comme hostiles car les données publiées peuvent être consultées par tous les pairs (potentiellement malicieux) et utilisées pour tout (p. ex., pour le commerce illicite ou tout simplement pour des activités contre les préférences personnelles ou éthiques du propriétaire des données). Cette thèse propose un service qui permet le partage de données sensibles dans les systèmes P2P, tout en assurant leur confidentialité. La première contribution est l'analyse des techniques existant pour la confidentialité de données dans les architectures P2P. La deuxième contribution est un modèle de confidentialité, nommé PriMod, qui permet aux propriétaires de données de spécifier leurs préférences de confidentialité dans de politiques de confidentialité et d'attacher ces politiques a leurs données sensibles. La troisième contribution est le développement de PriServ, un service de confidentialité, basé sur une DHT qui met en oeuvre PriMod afin de prévenir la violation de la confidentialité de données. Entre autres, PriServ utilise de techniques de confiance pour prédire le comportement des pairs.