Les réseaux de contrôle de l'expression génique sont, pour une large part, à la base des processus cellulaires physiologiques ou pathologiques. Ces contrôles dépendent des mécanismes épigénétiques impliquant la dynamique de la chromatine et permettent la transmission de programme spécifiques d'expression génique. Lors du développement des lymphocytes T, l'expression d'une chaîne TCRß à la surface des précurseurs CD4-CD8- (ou DN) induit une signalisation intercellulaire dont les effets multiples, regroupés sous le terme de "sélection beta", se traduisent par une prolifération cellulaire et la différenciation vers un stade de maturation ultérieur, CD4+CD8+ (ou DP). Ces événements s'accompagnent de changements d'expression d'un grand nombre de gènes sous l'effet d'un programme épigénétique spécifique. De nouvelles technologies comme le ChlP-on-Chip ou le ChlPSeq permettent de caractériser les profils cellulaires épigénétiques. Les données ainsi générées nécessitent pour leur analyse des approches informatiques et statistiques. Mon travail de thèse s'est articulé sur 3 axes :1) Elaborer des outils bioinformatiques dans le but d'analyser les profils épigénétiques de régions génomiques suspectées de jouer un rôle dans la différenciation entre les stades DN et DP de la différenciation des cellules T.2) Analyser de manière in silico deux régions phares de la régulation du locus TCRß3) Concevoir une pipeline d'analyse de données issues des technologies de séquençage à haut débit permettant de caractériser les interactions facteur de transcription/ADN / Gene expression regulatory networks make up, for the most part, the basis of physiological cell processes. This regulation depends on epigenetic mechanisms involving chromatin dynamics and allow propagating specific gene expression programs. during T-cell development, the expression of the surface TCRß chain in CD4- CD8- (DN) toggers intracellular signaling cascades. their multiple effects, know as "beta selection", translate as increased cell proliferation and differenciation towards the CD4+ CD8+ stage (DP). These mechanisms are supplemented by changes in expression of several genes under the effect of a specific epigenetic program. New technologies, such a ChlP-chip or ChlP-Seq, allow characterizing epigenetic cell profiles. analysis of data such generated requires computational and statistical approaches. My thesis work focused on 3 goals :1)To develop computational tools to analyse epigenetic profiles of genomic regions that are presumed to play a role in DN-DP T-cell differentiation2) To analyse txo flag regions of TCRß regulation3) To design an analysis pipeline for high-throughput sequencing technologies, in order to allow characterizing transcription factor/DNA interactions