La structuration en thèmes est un domaine de recherche très prisé dans le traitement automatique du langage naturel car elle est le point de départ de plusieurs applications comme la recherche d’information, le résumé automatique et la modélisation des thèmes. Dans cette thèse, nous avons proposé un système de structuration automatique des journaux d’informations. Notre système contient deux modules : segmentation thématique et titrage. La segmentation thématique consiste à effectuer un pavage de l’émission en segments thématiquement homogènes. Ces derniers, sont généralement identifiés par des étiquettes anonymes, c’est alors le rôle du module de titrage d’affecter un titre à chaque segment.Ces travaux ont permis plusieurs contributions originales tel que l’exploitation conjointe de la distribution des mots et des locuteurs (cohésion de la parole) ainsi que l’utilisation des relations sémantiques de type diachronique. Après l’étape de segmentation, nous proposons d’apparier chaque segment avec les articles de presse du même jour. Le titre associé au segment est celui de l’article le plus proche thématiquement. Finalement, nous avons proposé deux nouvelles métriques d’évaluation, l’une pour la segmentation thématique et l’autre pour le titrage. Les expériences sont menées sur trois corpus caractérisés par leur richesse et leur diversité. Ils sont constitués de 168 journaux télévisés issus de 10 chaînes françaises transcrits automatiquement. / The topic structuring is an area that has attracted much attention in the Natural Language Processing community. Indeed, topic structuring is considered as the starting point of several applications such as information retrieval, summarization and topic modeling.In this thesis, we proposed a generic topic structuring system i.e. that has the ability to deal with any TV Broadcast News.Our system contains two steps: topic segmentation and title assignment. Topic segmentation consists in splitting the document into thematically homogeneous fragments. The latter are generally identified by anonymous labels and the last step has to assign a title to each segment.Several original contributions are proposed like the use of a joint exploitation of the distribution of speakers and words (speech cohesion) and also the use of diachronic semantic relations. After the topic segmentation step, the generated segments are assigned a title corresponding to an article collected from Google News during the same day. Finally, we proposed the evaluation of two new metrics, the first is dedicated to the topic segmentation and the second to title assignment.The experiments are carried out on three corpora. They consisted of 168 TV Broadcast News from 10 French channels automatically transcribed. Our corpus is characterized by his richness and diversity.