Les avancées récentes des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) ont entraîné des transformations radicales de plusieurs secteurs de l'industrie. L'adoption des technologies du Web Sémantique a démontré plusieurs avantages, surtout dans une application de Recherche d'Information (RI) : une meilleure représentation des données et des capacités de raisonnement sur celles-ci. Cependant, il existe encore peu d’applications industrielles car il reste encore des problèmes non résolus, tels que la représentation de documents hétérogènes interdépendants à travers des modèles de données sémantiques et la représentation des résultats de recherche accompagnés d'informations contextuelles.Dans cette thèse, nous abordons deux défis principaux. Le premier défi porte sur la représentation de la connaissance relative à un corpus de documents hétérogènes couvrant à la fois le contenu des documents fortement lié à un domaine métier ainsi que d'autres aspects liés à la structure de ces documents tels que leurs métadonnées, les relations inter et intra-documentaires (p. ex., les références entre documents ou parties de documents), etc. Le deuxième défi porte sur la construction des résultats de RI, à partir de ce corpus de documents hétérogènes, aidant les utilisateurs à mieux interpréter les informations pertinentes de leur recherche surtout quand il s'agit d'exploiter les relations inter/intra-documentaires.Pour faire face à ces défis, nous proposons tout d'abord une représentation sémantique du corpus de documents hétérogènes à travers un modèle de graphe sémantique couvrant à la fois les dimensions structurelle et métier du corpus. Ensuite, nous définissons une nouvelle structure de données pour les résultats de recherche, extraite à partir de ce graphe, qui incorpore les informations pertinentes directes ainsi qu'un contexte structurel et métier. Afin d'exploiter cette nouvelle structure dans un modèle de RI novateur, nous proposons une chaine de traitement automatique de la requête de l'utilisateur, allant du module d'interprétation de requête, aux modules de recherche, de classement et de présentation des résultats. Bien que nous proposions une chaine de traitement complète, nos contributions se focalisent sur les modules de recherche et de classement.Nous proposons une solution générique qui peut être appliquée dans différents domaines d'applications métiers. Cependant, dans cette thèse, les expérimentations ont été appliquées au domaine du Bâtiment et Travaux Publics (BTP), en s'appuyant sur des projets de construction. / The recent advances of Information and Communication Technology (ICT) have resulted in the development of several industries. Adopting semantic technologies has proven several benefits for enabling a better representation of the data and empowering reasoning capabilities over it, especially within an Information Retrieval (IR) application. This has, however, few applications in the industries as there are still unresolved issues, such as the shift from heterogeneous interdependent documents to semantic data models and the representation of the search results while considering relevant contextual information. In this thesis, we address two main challenges. The first one focuses on the representation of the collective knowledge embedded in a heterogeneous document corpus covering both the domain-specific content of the documents, and other structural aspects such as their metadata, their dependencies (e.g., references), etc. The second one focuses on providing users with innovative search results, from the heterogeneous document corpus, helping the users in interpreting the information that is relevant to their inquiries and tracking cross document dependencies.To cope with these challenges, we first propose a semantic representation of a heterogeneous document corpus that generates a semantic graph covering both the structural and the domain-specific dimensions of the corpus. Then, we introduce a novel data structure for query answers, extracted from this graph, which embeds core information together with structural-based and domain-specific context. In order to provide such query answers, we propose an innovative query processing pipeline, which involves query interpretation, search, ranking, and presentation modules, with a focus on the search and ranking modules.Our proposal is generic as it can be applicable in different domains. However, in this thesis, it has been experimented in the Architecture, Engineering and Construction (AEC) industry using real-world construction projects.