Le terme Linked Open Data (LOD) (ou données ouvertes liées) a été introduit pour la première fois par Tim Berners-Lee en 2006. Depuis, les LOD ont connu une importante évolution. Aujourd’hui,nous pouvons constater les milliers de jeux de données présents sur le Web de données. De ce fait, la communauté de recherche s’est confrontée à un certain nombre de défis concernant la récupération et le traitement de données liées.Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la qualité des données extraites de diverses sources du LOD et nous proposons un système d’interrogation contextuelle qui garantit la qualité des réponses par rapport à un contexte spécifié par l’utilisateur. Nous définissons un cadre d’expression de contraintes et proposons deux approches : l’une naïve et l’autre de réécriture, permettant de filtrer dynamiquement les réponses valides obtenues à partir des sources éventuellement non-valides, ceci au moment de la requête et non pas en cherchant à les valider dans les sources des données. L’approche naïve exécute le processus de validation en générant et en évaluant des sous-requêtes pour chaque réponse candidate en fonction de chaque contrainte. Alors que l’approche de réécriture utilise les contraintes comme des règles de réécriture pour reformuler la requête en un ensemble de requêtes auxiliaires, de sorte que les réponses à ces requêtes réécrites ne sont pas seulement les réponses de la requête initiale mais aussi des réponses valides par rapport à toutes les contraintes intégrées. La preuve de la correction et de la complétude de notre système de réécriture est présentée après un travail de formalisation de la notion de réponse valide par rapport à un contexte. Ces deux approches ont été évaluées et ont montré la praticabilité de notre système.Ceci est notre principale contribution: nous étendons l’ensemble de systèmes de réécriture déjà connus(Chase, C&BC, PerfectRef, Xrewrite, etc.) avec une nouvelle solution efficace pour ce nouveau défi qu’est le filtrage des résultats en fonction d’un contexte utilisateur. Nous généralisons également les conditions de déclenchement de contraintes par rapport aux solutions existantes, en utilisant la notion de one-way MGU. / The term Linked Open Data (LOD) is proposed the first time by Tim Berners-Lee since 2006.Since then, LOD has evolved impressively with thousands datasets on the Web of Data, which has raised a number of challenges for the research community to retrieve and to process LOD.In this thesis, we focus on the problem of quality of retrieved data from various sources of the LOD and we propose a context-driven querying system that guarantees the quality of answers with respect to the quality context defined by users. We define a fragment of constraints and propose two approaches: the naive and the rewriting, which allows us to filter dynamically valid answers at the query time instead of validating them at the data source level. The naive approach performs the validation process by generating and evaluating sub-queries for each candidate answer w.r.t. each constraint. While the rewriting approach uses constraints as rewriting rules to reformulate query into a set of auxiliary queries such that the answers of rewritten-queries are not only the answers of the query but also valid answers w.r.t. all integrated constraints. The proof of the correction and completeness of our rewriting system is presented after formalizing the notion of a valid answers w.r.t. a context. These two approaches have been evaluated and have shown the feasibility of our system.This is our main contribution: we extend the set of well-known query-rewriting systems (Chase, Chase& backchase, PerfectRef, Xrewrite, etc.) with a new effective solution for the new purpose of filtering query results based on constraints in user context. Moreover, we also enlarge the trigger condition of the constraint compared with other works by using the notion of one-way MGU.