La recherche d'information (RI) est un domaine prépondérant dans la vie contemporaine car elle permet de disposer d'éléments d'informations qui permettent d'agir et de prendre des décisions face à une situation donnée. En effet, l'objectif d'une RI est de s'informer, d'apprendre de nouvelles notions que nous ne maîtrisons pas. La disponibilité et la pertinence de ces nouvelles informations ont donc une très grande influence sur la prise de décision. La plupart des moteurs de recherche actuels utilisent des index regroupant les mots représentatifs des documents afin de permettre leur recherche ultérieure. Dans ces méthodes, les documents et les requêtes sont considérées comme des sacs de mots, non porteurs de sens. L'une des méthodes innovantes actuelles est l'indexation et la recherche sémantique des documents. Il s'agit de mieux prendre en compte le besoin de l'utilisateur en considérant la sémantique des éléments textuels. Nous nous intéressons à cet aspect de la RI en considérant une indexation et une recherche à base d'ontologies de domaine. Les solutions que nous proposons visent à améliorer la pertinence des réponses d'un système par rapport au thème de la recherche. Le discours contenu dans un document ou dans une requête ne sont pas les seuls éléments à prendre en compte pour espérer mieux satisfaire l'utilisateur. D'autres éléments relatifs au contexte de sa recherche doivent aussi être pris en compte. La granularité des informations à restituer à l'utilisateur est un autre aspect. Nous nous sommes intéressés à ces différents aspects et avons développé un méta-modèle de représentation multi-facette des documents en vue de leur accès sémantique. Dans notre modèle, le document est vu selon différentes dimensions dont la structure logique, la structure physique, la sémantique des contenus ainsi que leurs évolutions dans le temps. Nous avons également proposé des mesures de similarité sémantique entre concepts et une fonction de similarité entre les graphes d'annotation des requêtes et ceux des documents. Pour évaluer et valider nos solutions, nous avons instancié ce modèle dans trois domaines distincts : l'apprentissage en ligne, la maintenance automobile et les partitions musicales Braille. Nous avons également évalué les résultats en termes de rappel/précision des fonctions que nous avons proposées et montré leur supériorité par rapport à l'état de l'art.

La nature temporelle de l'audiovisuel impose de passer par le biais de la description pour enrichir les documents et donc les exploiter. Nous soutenons qu'une représentation de la structure et du contenu des documents est nécessaire. Par structure, nous entendons la structure documentaire c'est-à-dire l'organisation méréologique des éléments qui composent le document, tandis que le contenu est une structure conceptuelle, c'est-à-dire une catégorisation de ces éléments. Après une revue des propositions actuelles de modélisation des documents audiovisuels, issues de l'ingénierie documentaire et de l'ingénierie des connaissances, nous montrons qu'aucun des langages étudiés ne permet de traiter ces deux aspects de manière satisfaisante. Nous proposons alors une architecture générale permettant la représentation formelle de la structure et du contenu des documents audiovisuels, qui engendrera une base de connaissances sur laquelle il est possible d'effectuer des raisonnements. Cette architecture se compose d'une ontologie de l'audiovisuel, dont on traduit une partie dans un langage documentaire pour contrôler la structure logique des documents, et d'une ontologie de domaine pour décrire formellement leur contenu. Nous avons développé l'outil DOE (Differential Ontology Editor), qui implémente la méthodologie de construction d'ontologies utilisée. Nous montrons finalement la pertinence de l'approche à l'aide de deux expérimentations utilisant un corpus de vidéos annoté, illustrant ainsi les types d'inférences possibles.