Construire des terminologies de maladies est un enjeu majeur dans le développement des systèmes d’information épidémiologiques et d’aide à la décision de santé publique qui soient efficients et durables. A partir du contexte du registre français de l'Insuffisance Rénale Terminale, une analyse des besoins de représentation des termes de maladies a été réalisée mettant en évidence le problème aigu et occulté de continuité statistique dans les bases de données et de connaissances. La « continuité terminologique » est proposée comme une réponse au besoin de continuité statistique. Une méthode générative de construction de Ressources Termino-Ontologiques a été conçue et expérimentée. Plutôt que de s’intéresser à l’ensemble des termes qui sont nécessaires pour décrire un domaine, nous nous sommes concentré uniquement sur la modélisation d'un sous ensemble de connaissances élémentaires sur les maladies. Cette méthode générative produit simultanément des termes normalisés (Nomenclature artificielle) et leur représentation sémantique/conceptuelle formelle se basant sur le formalisme des Graphes Conceptuels (GC). Les opérations de généralisation/spécialisation des GC sont utilisées pour déduire l’organisation poly-hiérarchique La continuité terminologique doit être considéré comme étant un critère majeur dans la construction de terminologies de maladies au même titre que la couverture terminologique. Les approches génératives contribuent à améliorer la continuité terminologique, car elles imposent cette contrainte de créer chaque nouveau terme sur des bases formelles avec des propriétés définitoires nécessairement sémantiquement définis dans une ontologie existante. / Expressing terms referring to pathological conceptualization is an important issue toward the development of clinical research and public health decision support systems. From the context of the French Registry of End Stage Renal Disease, requirements for disease terms representation are anlysed highlighting the acute and hidden problem of statistical continuity in disease data and knowledge representation. The underpinned assumption relies on the idea of ensuring terminological continuity through agenerative method of building Ontology Based Terminological systems. Rather than looking at all the terms that are necessary to describe a domain, we focused solely on the modeling of basic and definitional knowledge about disease. A set ontological rules for diseases hierachies were defined. Eperiments have been designed and implemented taking advantage of GC formalism and a logic programming toll called prolog-GC. The results confimed that such method allow performing two major activities that are carried out in the conventional building process of medical terminologies : refinement of disease terms granularity and consistency improvement. Terminological continuity needs to be considered as major criteria in disease terminological building. Generative approaches helps to improve the terminological continuity as imposes to create news terms of the bases of existing ones formal definitions.