Un des problèmes actuels en bio-informatique est de comprendre les mécanismes de régulation au sein d’une cellule ou d’un organisme. L’objectif de la thèse est d’étudier les réseaux de co-expression de gènes chez le pommier avec la particularité d’y intégrer les transcrits anti-sens. Les transcrits anti-sens sont des ARN généralement non-codants, dont les différents modes d’action sont encore mal connus. Dans notre étude exploratoire du rôle des anti-sens, nous proposons d’une part une analyse fonctionnelle différentielle qui met en évidence l’intérêt de l’intégration des données anti-sens en transcriptomique. D’autre part, concernant les réseaux de gènes, nous proposons de limiter l’inférence à un cœur de réseau et nous introduisons alors une méthode d’analyse différentielle permettant de comparer un réseau obtenu à partir de données sens avec un réseau contenant des données sens et anti-sens. Nous introduisons ainsi la notion de gènes AS-impacté, qui permet d’identifier des gènes dont les interactions au sein d’un réseau de co-expression sont fortement impactées par la prise en compte de transcrits anti-sens. Pour les données pommier que nous avons étudiées et qui concerne la maturation des fruits et leur conservation à basse température, l’interprétation biologique des résultats de notre analyse différentielle fournit des pistes pertinentes pour une étude expérimentale plus ciblée de gènes ou de voies de signalisation dont l’importance pourrait être sous-estimée sans la prise en compte des données anti-sens. / A challenging task in bioinformatics is to decipher cell regulation mechanisms. The objective of this thesis is to study gene networks from apple data with the particularity to integrate anti-sense transcription data. Anti-sense transcripts are mostly non coding RNAs and their different roles in the cell are still not well known. In our study, to explore the role of anti-sense transcripts, we first propose a differential functional analysis that highlights the interest of integrating anti-sense data into a transcriptomic analysis. Then, regarding gene networks, we propose to focus on inference of a core network and we introduce a new differential analysis method that allows to compare a sense network with a sense and anti-sense network. We thus introduce the notion of AS-impacted genes, that allows to identify genes that are highly co-expressed with anti-sense transcripts. We analysed apple data related to ripening of fruits stored in cold storage; biological interpretation of the results of our differential analysisprovides some promising leads to a more targeted experimental study of genes or pathways, which role could be underestimated without integration of anti-sense data.