L'objet de cette thèse (bi-disciplinaire, en informatique et sciences politiques) est l'étude de phénomènes d'influence dans des situations de prise de décision collective, impliquant plusieurs sujets interdépendants, ce qui amène à considérer des domaines dits combinatoires. L'importance de ces phénomènes d'influence est observée depuis de nombreuses années dans différents domaines (dont les sciences politiques), mais leur modélisation reste peu développée jusqu'à présent. En se basant sur un modèle existant intégrant la prise en compte de l'influence à un langage de représentation des préférences ordinal, le premier travail de cette thèse a été d'identifier des schémas d'influences pouvant survenir, entre sujets et/ou agents différents. Une deuxième contribution de cette thèse est la prise en compte de domaines partiels (permettant de représenter contraintes exogènes et abstentions, par exemple), une nécessité dans les situations envisagées. De même, différents modèles visant à capturer l'influence simultanée de plusieurs agents sont présentés et discutés. Dans un deuxième temps, l'exemple des votes au conseil de sécurité del'ONU est utilisé: l'occurence de ces schémas est envisagée à l'aide d'une analyse qualitative de différentes séquences de votes (sciences politiques), et de la recherche d'indices de schémas similaires dans les données de vote accessibles. Enfin, le modèle est mobilisé dans le cadre d'une simulation multi-agents (réalisée en Netlogo), et visant à tester différentes réformes envisagées du conseil de sécurité. / Influence study in combinatorial and collective decision-making, is an interdisciplinary research area combining computer science and social science, especially artificial intelligence and collective decision-making. Influence has long been studied, for instance in political science, but in the context of combinatorial and collective decision-making, this calls for a study of how influences works among multi-agents and multi-issues, how influences and decision-making are interleaved, and how the structures of influence among agents and issues produce an effect. In the thesis, we mainly performed three aspects of work:Firstly, build complex models of influence based on preference representation languages and social influence models, proposed a series of new patterns of influence to better describe the complex influences in real-world situation, and discussed a series of theoretical problems of influencing and influenced structure, influence from more than one origins, and influence with abstentions and constraints. We then test the models of influence from an exemplary perspective for interdisciplinary study, from both social science and computer science paradigms, by both qualitative case studies approach and quantitative matching algorithms approach, to provide an evaluation for the models of influence.Finally, we use the models of influence to perform agent-based simulations, by the example UN Security Council voting. We design those experiments from both social and computer science perspectives, implement it in Netlogo, and discuss the interleaved effects between new cases of influence and different SC reform schemes.