La quantité croissante des données s’accompagne par l’augmentation du nombre de programmes de transformation de données, généralement des requêtes, et par la nécessité d’analyser et comprendre leurs résultats : (a) pourquoi telle réponse figure dans le résultat ? ou (b) pourquoi telle information n’y figure pas ? La première question demande de trouver l’origine ou la provenance des résultats dans la base, un problème très étudié depuis une 20taine d’années. Par contre, expliquer l’absence de réponses dans le résultat d’une requête est un problème peu exploré jusqu’à présent. Répondre à une question Pourquoi-Pas consiste à fournir des explications quant à l’absence de réponses. Ces explications identifient pourquoi et comment les données pertinentes aux réponses manquantes sont absentes ou éliminées par la requête. Notre travail suppose que la base de données n’est pas source d’erreur et donc cherche à fournir des explications fondées sur (les opérateurs de) la requête qui peut alors être raffinée ultérieurement en modifiant les opérateurs "fautifs". Cette thèse développe des outils formels et algorithmiques destinés au débogage et à la réparation de requêtes SQL afin de traiter des questions de type Pourquoi-Pas. Notre première contribution, inspirée par une étude critique de l’état de l’art, utilise un arbre de requête pour rechercher les opérateurs "fautifs". Elle permet de considérer une classe de requêtes incluant SPJA, l’union et l’agrégation. L’algorithme NedExplain développé dans ce cadre, a été validé formellement et expérimentalement. Il produit des explications de meilleure qualité tout en étant plus efficace que l’état de l’art.L’approche précédente s’avère toutefois sensible au choix de l’arbre de requête utilisé pour rechercher les explications. Notre deuxième contribution réside en la proposition d’une notion plus générale d’explication sous forme de polynôme qui capture toutes les combinaisons de conditions devant être modifiées pour que les réponses manquantes apparaissent dans le résultat. Cette méthode s’applique à la classe des requêtes conjonctives avec inégalités. Sur la base d’un premier algorithme naïf, Ted, ne passant pas à l’échelle, un deuxième algorithme, Ted++, a été soigneusement conçu pour éliminer entre autre les calculs itérés de sous-requêtes incluant des produits cartésien. Comme pour la première approche, une évaluation expérimentale a prouvé la qualité et l’efficacité de Ted++. Concernant la réparation des requêtes, notre contribution réside dans l’exploitation des explications polynômes pour guider les modifications de la requête initiale ce qui permet la génération de raffinements plus pertinents. La réparation des jointures "fautives" est traitée de manière originale par des jointures externes. L’ensemble des techniques de réparation est mis en oeuvre dans FixTed et permet ainsi une étude de performance et une étude comparative. Enfin, Ted++ et FixTed ont été assemblés dans une plate-forme pour le débogage et la réparation de requêtes relationnelles. / With the increasing amount of available data and data transformations, typically specified by queries, the need to understand them also increases. “Why are there medicine books in my sales report?” or “Why are there not any database books?” For the first question we need to find the origins or provenance of the result tuples in the source data. However, reasoning about missing query results, specified by Why-Not questions as the latter previously mentioned, has not till recently receivedthe attention it is worth of. Why-Not questions can be answered by providing explanations for the missing tuples. These explanations identify why and how data pertinent to the missing tuples were not properly combined by the query. Essentially, the causes lie either in the input data (e.g., erroneous or incomplete data) or at the query level (e.g., a query operator like join). Assuming that the source data contain all the necessary relevant information, we can identify the responsible query operators formingquery-based explanations. This information can then be used to propose query refinements modifying the responsible operators of the initial query such that the refined query result contains the expected data. This thesis proposes a framework targeted towards SQL query debugging and fixing to recover missing query results based on query-based explanations and query refinements.Our contribution to query debugging consist in two different approaches. The first one is a tree-based approach. First, we provide the formal framework around Why-Not questions, missing from the state-of-the-art. Then, we review in detail the state-of-the-art, showing how it probably leads to inaccurate explanations or fails to provide an explanation. We further propose the NedExplain algorithm that computes correct explanations for SPJA queries and unions there of, thus considering more operators (aggregation) than the state of the art. Finally, we experimentally show that NedExplain is better than the both in terms of time performance and explanation quality. However, we show that the previous approach leads to explanations that differ for equivalent query trees, thus providing incomplete information about what is wrong with the query. We address this issue by introducing a more general notion of explanations, using polynomials. The polynomial captures all the combinations in which the query conditions should be fixed in order for the missing tuples to appear in the result. This method is targeted towards conjunctive queries with inequalities. We further propose two algorithms, Ted that naively interprets the definitions for polynomial explanations and the optimized Ted++. We show that Ted does not scale well w.r.t. the size of the database. On the other hand, Ted++ is capable ii of efficiently computing the polynomial, relying on schema and data partitioning and advantageous replacement of expensive database evaluations by mathematical calculations. Finally, we experimentally evaluate the quality of the polynomial explanations and the efficiency of Ted++, including a comparative evaluation.For query fixing we propose is a new approach for refining a query by leveraging polynomial explanations. Based on the input data we propose how to change the query conditions pinpointed by the explanations by adjusting the constant values of the selection conditions. In case of joins, we introduce a novel type of query refinements using outer joins. We further devise the techniques to compute query refinements in the FixTed algorithm, and discuss how our method has the potential to be more efficient and effective than the related work.Finally, we have implemented both Ted++ and FixTed in an system prototype. The query debugging and fixing platform, short EFQ allows users to nteractively debug and fix their queries when having Why- Not questions.