Cette thèse se situe dans le contexte des modèles logique de Recherche d'Information (RI). Le travail présenté dans la thèse est principalement motivé par l'inexactitude de l'hypothèse sur l'indépendance de termes. En effet, cette hypothèse communément acceptée en RI stipule que les termes d'indexation sont indépendant les un des autres. Cette hypothèse est fausse en pratique mais permet tout de même aux systèmes de RI de donner de bon résultats. La proposition contenue dans cette thèse met également l'emphase sur la nature déductive du processus de jugement de pertinence. Les logiques formelles sont bien adaptées pour la représentation des connaissances. Elles permettent ainsi de représenter les relations entre les termes. Les logiques formelles sont également des systèmes d'inférence, ainsi la RI à base de logique constitue une piste de travail pour construire des systèmes efficaces de RI. Cependant, en étudiant les modèles actuels de RI basés sur la logique, nous montrons que ces modèles ont généralement des lacunes. Premièrement, les modèles de RI logiques proposent normalement des représentations complexes de document et des requête et difficile à obtenir automatiquement. Deuxièmement, la décision de pertinence d->q, qui représente la correspondance entre un document d et une requête q, pourrait être difficile à vérifier. Enfin, la mesure de l'incertitude U(d->q) est soit ad-hoc ou difficile à mettre en oeuvre. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle de RI logique afin de surmonter la plupart des limites mentionnées ci-dessus. Nous utilisons la logique propositionnelle (PL). Nous représentons les documents et les requêtes comme des phrases logiques écrites en Forme Normale Disjonctive. Nous argumentons également que la décision de pertinence d->q pourrait être remplacée par la validité de l'implication matérielle. Pour vérifier si d->q est valide ou non, nous exploitons la relation potentielle entre PL et la théorie des treillis. Nous proposons d'abord une représentation intermédiaire des phrases logiques, où elles deviennent des noeuds dans un treillis ayant une relation d'ordre partiel équivalent à la validité de l'implication matérielle. En conséquence, nous transformons la vérification de validité de d->q, ce qui est un calcul intensif, en une série de vérifications simples d'inclusion d'ensembles. Afin de mesurer l'incertitude de la décision de pertinence U(d->q), nous utilisons la fonction du degré d'inclusion Z, qui est capable de quantifier les relations d'ordre partielles définies sur des treillis. Enfin, notre modèle est capable de travailler efficacement sur toutes les phrases logiques sans aucune restriction, et est applicable aux données à grande échelle. Notre modèle apporte également quelques conclusions théoriques comme: la formalisation de l'hypothèse de van Rijsbergen sur l'estimation de l'incertitude logique U(d->q) en utilisant la probabilité conditionnelle P(q|d), la redéfinition des deux notions Exhaustivité et Spécificité, et finalement ce modèle a également la possibilité de reproduire les modèles les plus classiques de RI. De manière pratique, nous construisons trois instances opérationnelles de notre modèle. Une instance pour étudier l'importance de Exhaustivité et Spécificité, et deux autres pour montrer l'insuffisance de l'hypothèse sur l'indépendance des termes. Nos résultats expérimentaux montrent un gain de performance lors de l'intégration Exhaustivité et Spécificité. Cependant, les résultats de l'utilisation de relations sémantiques entre les termes ne sont pas suffisants pour tirer des conclusions claires. Le travail présenté dans cette thèse doit être poursuivit par plus d'expérimentations, en particulier sur l'utilisation de relations, et par des études théoriques en profondeur, en particulier sur les propriétés de la fonction Z. / This thesis is situated in the context of logic-based Information Retrieval (IR) models. The work presented in this thesis is mainly motivated by the inadequate term-independence assumption, which is well-accepted in IR although terms are normally related, and also by the inferential nature of the relevance judgment process. Since formal logics are well-adapted for knowledge representation, and then for representing relations between terms, and since formal logics are also powerful systems for inference, logic-based IR thus forms a candidate piste of work for building effective IR systems. However, a study of current logic-based IR models shows that these models generally have some shortcomings. First, logic-based IR models normally propose complex, and hard to obtain, representations for documents and queries. Second, the retrieval decision d->q, which represents the matching between a document d and a query q, could be difficult to verify or check. Finally, the uncertainty measure U(d->q) is either ad-hoc or hard to implement. In this thesis, we propose a new logic-based IR model to overcome most of the previous limits. We use Propositional Logic (PL) as an underlying logical framework. We represent documents and queries as logical sentences written in Disjunctive Normal Form. We also argue that the retrieval decision d->q could be replaced by the validity of material implication. We then exploit the potential relation between PL and lattice theory to check if d->q is valid or not. We first propose an intermediate representation of logical sentences, where they become nodes in a lattice having a partial order relation that is equivalent to the validity of material implication. Accordingly, we transform the checking of the validity of d->q, which is a computationally intensive task, to a series of simple set-inclusion checking. In order to measure the uncertainty of the retrieval decision U(d->q), we use the degree of inclusion function Z that is capable of quantifying partial order relations defined on lattices. Finally, our model is capable of working efficiently on any logical sentence without any restrictions, and is applicable to large-scale data. Our model also has some theoretical conclusions, including, formalizing and showing the adequacy of van Rijsbergen assumption about estimating the logical uncertainty U(d->q) through the conditional probability P(q|d), redefining the two notions Exhaustivity and Specificity, and the possibility of reproducing most classical IR models as instances of our model. We build three operational instances of our model. An instance to study the importance of Exhaustivity and Specificity, and two others to show the inadequacy of the term-independence assumption. Our experimental results show worthy gain in performance when integrating Exhaustivity and Specificity into one concrete IR model. However, the results of using semantic relations between terms were not sufficient to draw clear conclusions. On the contrary, experiments on exploiting structural relations between terms were promising. The work presented in this thesis can be developed either by doing more experiments, especially about using relations, or by more in-depth theoretical study, especially about the properties of the Z function.