La connaissance inter-entreprises permet à chaque société de se renseigner sur ses clients, ses fournisseurs et de développer son activité tout en limitant le risque lié à la solvabilité ou retard de paiement de ses partenaires. Avec les tensions de trésorerie, la nécessité de la croissance et l'augmentation de la concurrence, ce domaine devient plus que jamais stratégique aussi bien pour les PME que pour les grands groupes. La quantité de données traitée dans ce domaine, les exigences de qualité et de fraîcheur, la nécessité de croiser ces données pour déduire des nouvelles informations et indicateurs, posent plusieurs problèmes pour lesquels l'optimisation en général et l'optimisation combinatoire en particulier peuvent apporter des solutions efficaces. Dans cette thèse, nous utilisons l'optimisation combinatoire, l'algorithmique du texte et la théorie des graphes pour résoudre efficacement des problèmes issus du domaine de la connaissance inter-entreprises et posés par Altares D&B. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la qualité de la base de données des dirigeants. Ce problème combine la détection et suppression des doublons dans une base de données et la détection d'erreurs dans une chaîne de caractères. Nous proposons une méthode de résolution basée sur la normalisation des données et l'algorithmique de texte et de comparaison syntaxique entre deux chaînes de caractères. Les résultats expérimentaux montrent non seulement que cette méthode est pertinente dans la détection et la suppression des doublons mais aussi qu'elle est efficace de point du vue temps de traitement. Nous nous focalisons par la suite sur les données des liens capitalistiques et nous considérons le problème de calcul des liens indirects et l'identification des têtes des groupes. Nous présentons une méthode de résolution basée sur la théorie des graphes. Nous testons cette méthode sur plusieurs instances réelles. Nous prouvons l'efficacité de cette méthode par son temps de traitement et par l'espace de calcul qu'elle utilise. Enfin, nous remarquons que le temps de calcul de celui-ci augmente de façon logarithmique en fonction de la taille d'instance. Enfin, nous considérons le problème de l'identification des réseaux d'influence. Nous formalisons ce problème en termes de graphes et nous le ramenons à un problème de partitionnement de graphe qui est NP-difficile dans ce cas général. Nous proposons alors une formulation en programme linéaire en nombre entier pour ce problème. Nous étudions le polyèdre associé et décrivons plusieurs classes de contraintes valides. Nous donnons des conditions nécessaires pour que ces contraintes définissent des facettes et discutons des algorithmes de séparations de ces contraintes. En utilisant les résultats polyédraux obtenus, nous développons un algorithme de coupes et branchements. Enfin, nous donnons quelques résultats expérimentaux qui montrent l'efficacité de notre algorithme de coupes et branchements / The inter-companies knowledge allows to every partner to learn about its customers, its suppliers and to develop its activity. Also this permits to limit the risk related to the creditworthiness, or the late payment of its partners. With the cash flow pressures, the need for growth and increased competition, this area becomes more strategic than ever, for both small (PME) and large groups. The amount of data processed in this domain, the requirements of quality and freshness, the need to cross these data to obtain new information and indicators, yield several optimization problems for which the recent techniques and computational tools can bring effective solutions. In this thesis, we use combinatorial optimization, text algorithms as well as graph theory to solve efficiently problems arising in the field of inter-companies knowledge. In particular, such problems was encountered in Altares D&B. First, we focus on the quality of the managers database. This problem combines the detection and removal of duplicates in a database, as well as the error detection in a string. We propose a method for solving this problem, based on data normalization, text algorithms and syntactic comparison between two strings. Our experimental results show that this method is relevant for the detection and removal of duplicates, and it is also very efficient in terms of processing time. In a second part of the thesis, we address a problem related to the data of ownership links. We compute the indirect links, and identify the group heads. We propose a method for solving this problem using graph theory and combinatorial optimization. We then perform a set of experiments on several real-world instances. The computational results show the effectiveness of our method in terms of CPU-time and resource allocation. In fact, the CPU time for computation increases logarithmically with the size of the instances. Finally, we consider the problem of identifying influence networks. We give a description of this problem in terms of graphs, and show that it can reduce to a graph partitioning problem. The latter is NP-hard. We then propose an integer linear programming formulation to model the problem. We investigate the associated polyhedron and describe several classes of valid inequalities. We give some necessaryand sufficient conditions for these inequalities to define facets of the considered polyhedron, and we discuss the related separation problems. Based on the obtained polyhedral results, we devise a Branch-and-Cut algorithm to solve the problem. Some numerical results are presented to show the efficiency of our algorithm.