La Génération Automatique de Langue Naturelle vise à produire des textes dans une langue humaine à partir d'un ensemble de données non-linguistiques. Elle comprend généralement trois sous-tâches principales: (i) sélection et organisation d'un sous-ensemble des données d'entrée; ii) détermination des mots à utiliser pour verbaliser les données d'entrée; et (iii) regroupement de ces mots en un texte en langue naturelle. La dernière sous-tâche est connue comme la tâche de Réalisation de Surface (RS). Dans ma thèse, j'étudie la tâche de RS quand les données d'entrée sont extraites de Bases de Connaissances (BC). Je présente deux nouvelles approches pour la réalisation de surface à partir de bases de connaissances: une approche supervisée et une approche faiblement supervisée. Dans l'approche supervisée, je présente une méthode basée sur des corpus pour induire une grammaire à partir d'un corpus parallèle de textes et de données. Je montre que la grammaire induite est compacte et suffisamment générale pour traiter les données de test. Dans l'approche faiblement supervisée, j'explore une méthode pour la réalisation de surface à partir de données extraites d'une BC qui ne requière pas de corpus parallèle. À la place, je construis un corpus de textes liés au domaine et l'utilise pour identifier les lexicalisations possibles des symboles de la BC et leurs modes de verbalisation. J'évalue les phrases générées et analyse les questions relatives à l'apprentissage à partir de corpus non-alignés. Dans chacune de ces approches, les méthodes proposées sont génériques et peuvent être facilement adaptées pour une entrée à partir d'autres ontologies / Natural Language Generation is the task of automatically producing natural language text to describe information present in non-linguistic data. It involves three main subtasks: (i) selecting the relevant portion of input data; (ii) determining the words that will be used to verbalise the selected data; and (iii) mapping these words into natural language text. The latter task is known as Surface Realisation (SR). In my thesis, I study the SR task in the context of input data coming from Knowledge Bases (KB). I present two novel approaches to surface realisation from knowledge bases: a supervised approach and a weakly supervised approach. In the first, supervised, approach, I present a corpus-based method for inducing a Feature Based Lexicalized Tree Adjoining Grammar from a parallel corpus of text and data. I show that the induced grammar is compact and generalises well over the test data yielding results that are close to those produced by a handcrafted symbolic approach and which outperform an alternative statistical approach. In the weakly supervised approach, I explore a method for surface realisation from KB data which does not require a parallel corpus. Instead, I build a corpus from heterogeneous sources of domain-related text and use it to identify possible lexicalisations of KB symbols and their verbalisation patterns. I evaluate the output sentences and analyse the issues relevant to learning from non-parallel corpora. In both these approaches, the proposed methods are generic and can be easily adapted for input from other ontologies for which a parallel/non-parallel corpora exists