Les ontologies modélisent la connaissance d'un domaine avec une hiérarchie de concepts. Cette thèse porte sur leur utilisation dans les Systèmes de Recherche d'Information (SRI) pour estimer la pertinence des documents par rapport à une requête. Nous calculons cette pertinence à l'aide d'un modèle des préférences de l'utilisateur et d'une mesure de similarité sémantique associée à l'ontologie. Cette approche permet d'expliquer à l'utilisateur pourquoi les documents sélectionnés sont pertinents grâce à une visualisation originale. La RI étant un processus itératif, l'utilisateur doit être guidé dans sa reformulation de requête. Une stratégie de reformulation de requêtes conceptuelles est formalisée en un problème d'optimisation utilisant les retours faits par l'utilisateur sur les premiers résultats proposés comme base d'apprentissage. Nos modèles sont validés sur la base de performances obtenues sur des jeux de tests standards et de cas d'études impliquant des experts biologistes.