De par leur grand nombre et leur sévérité, les maladies rares (MR) constituent un enjeu de santé majeur. Des bases de données de référence, comme Orphanet et Orphadata, répertorient les informations disponibles à propos de ces maladies. Cependant, il est difficile pour ces bases de données de proposer un contenu complet et à jour par rapport à ce qui est disponible dans la littérature. En effet, des millions de publications scientifiques sur ces maladies sont disponibles et leur nombre augmente de façon continue. Par conséquent, il serait très fastidieux d’extraire manuellement et de façon exhaustive des informations sur ces maladies. Cela motive le développement des approches semi-automatiques pour extraire l’information des textes et la représenter dans un format approprié pour son utilisation dans d’autres applications. Cette thèse s’intéresse à l’extraction de connaissances à partir de textes et propose d’utiliser les résultats de l’extraction pour enrichir une ontologie de domaine. Nous avons étudié trois directions de recherche: (1) l’extraction de connaissances à partir de textes, et en particulier l’extraction de relations maladie-phénotype (M-P); (2) l’identification d’entité nommées complexes, en particulier de phénotypes de MR; et (3) l’enrichissement d’une ontologie en considérant les connaissances extraites à partir de texte. Tout d’abord, nous avons fouillé une collection de résumés d’articles scientifiques représentés sous la forme graphes pour un extraire des connaissances sur les MR. Nous nous sommes concentrés sur la complétion de la description des MR, en extrayant les relations M-P. Cette trouve des applications dans la mise à jour des bases de données de MR telles que Orphanet. Pour cela, nous avons développé un système appelé SPARE* qui extrait les relations M-P à partir des résumés PubMed, où les phénotypes et les MR sont annotés au préalable par un système de reconnaissance des entités nommées. SPARE* suit une approche hybride qui combine une méthode basée sur des patrons syntaxique, appelée SPARE, et une méthode d’apprentissage automatique (les machines à vecteurs de support ou SVM). SPARE* bénéficié à la fois de la précision relativement bonne de SPARE et du bon rappel des SVM. Ensuite, SPARE* a été utilisé pour identifier des phénotypes candidats à partir de textes. Pour cela, nous avons sélectionné des patrons syntaxiques qui sont spécifiques aux relations M-P uniquement. Ensuite, ces patrons sont relaxés au niveau de leur contrainte sur le phénotype pour permettre l’identification de phénotypes candidats qui peuvent ne pas être références dans les bases de données ou les ontologies. Ces candidats sont vérifiés et validés par une comparaison avec les classes de phénotypes définies dans une ontologie de domaine comme HPO. Cette comparaison repose sur une modèle sémantique et un ensemble de règles de mises en correspondance définies manuellement pour cartographier un phénotype candidate extrait de texte avec une classe de l’ontologie. Nos expériences illustrent la capacité de SPARE* à des phénotypes de MR déjà répertoriés ou complètement inédits. Nous avons appliqué SPARE* à un ensemble de résumés PubMed pour extraire les phénotypes associés à des MR, puis avons mis ces phénotypes en correspondance avec ceux déjà répertoriés dans l’encyclopédie Orphanet et dans Orphadata ; ceci nous a permis d’identifier de nouveaux phénotypes associés à la maladie selon les articles, mais pas encore listés dans Orphanet ou Orphadata.Enfin, nous avons appliqué les structures de patrons pour classer les MR et enrichir une ontologie préexistante. Tout d’abord, nous avons utilisé SPARE* pour compléter les descriptions en terme de phénotypes de MR disponibles dans Orphadata. Ensuite, nous proposons de compter et grouper les MR au regard de leur description phénotypique, et ce en utilisant les structures de patron. [...] / Even if they are uncommon, Rare Diseases (RDs) are numerous and generally sever, what makes their study important from a health-care point of view. Few databases provide information about RDs, such as Orphanet and Orphadata. Despite their laudable effort, they are incomplete and usually not up-to-date in comparison with what exists in the literature. Indeed, there are millions of scientific publications about these diseases, and the number of these publications is increasing in a continuous manner. This makes the manual extraction of this information painful and time consuming and thus motivates the development of semi-automatic approaches to extract information from texts and represent it in a format suitable for further applications. This thesis aims at extracting information from texts and using the result of the extraction to enrich existing ontologies of the considered domain. We studied three research directions (1) extracting relationships from text, i.e., extracting Disease-Phenotype (D-P) relationships; (2) identifying new complex entities, i.e., identifying phenotypes of a RD and (3) enriching an existing ontology on the basis of the relationship previously extracted, i.e., enriching a RD ontology. First, we mined a collection of abstracts of scientific articles that are represented as a collection of graphs for discovering relevant pieces of biomedical knowledge. We focused on the completion of RD description, by extracting D-P relationships. This could find applications in automating the update process of RD databases such as Orphanet. Accordingly, we developed an automatic approach named SPARE*, for extracting D-P relationships from PubMed abstracts, where phenotypes and RDs are annotated by a Named Entity Recognizer. SPARE* is a hybrid approach that combines a pattern-based method, called SPARE, and a machine learning method (SVM). It benefited both from the relatively good precision of SPARE and from the good recall of the SVM. Second, SPARE* has been used for identifying phenotype candidates from texts. We selected high-quality syntactic patterns that are specific for extracting D-P relationships only. Then, these patterns are relaxed on the phenotype constraint to enable extracting phenotype candidates that are not referenced in databases or ontologies. These candidates are verified and validated by the comparison with phenotype classes in a well-known phenotypic ontology (e.g., HPO). This comparison relies on a compositional semantic model and a set of manually-defined mapping rules for mapping an extracted phenotype candidate to a phenotype term in the ontology. This shows the ability of SPARE* to identify existing and potentially new RD phenotypes. We applied SPARE* on PubMed abstracts to extract RD phenotypes that we either map to the content of Orphanet encyclopedia and Orphadata; or suggest as novel to experts for completing these two resources. Finally, we applied pattern structures for classifying RDs and enriching an existing ontology. First, we used SPARE* to compute the phenotype description of RDs available in Orphadata. We propose comparing and grouping RDs in regard to their phenotypic descriptions, and this by using pattern structures. The pattern structures enable considering both domain knowledge, consisting in a RD ontology and a phenotype ontology, and D-P relationships from various origins. The lattice generated from this pattern structures suggests a new classification of RDs, which in turn suggests new RD classes that do not exist in the original RD ontology. As their number is large, we proposed different selection methods to select a reduced set of interesting RD classes that we suggest for experts for further analysis