De nos jours, dans plusieurs domaines, tels que la bio-informatique ou le multimédia, les données peuvent être représentées par plusieurs ensembles d'attributs, appelés des vues. Pour une tâche de classification donnée, nous distinguons deux types de vues : les vues fortes sont celles adaptées à la tâche, les vues faibles sont adaptées à une (petite) partie de la tâche ; en classification multi-classes, chaque vue peut s'avérer forte pour reconnaître une classe, et faible pour reconnaître d’autres classes : une telle vue est dite déséquilibrée. Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de l'apprentissage supervisé et ont pour but de traiter les questions d'apprentissage multi-vue dans le cas des vues fortes, faibles et déséquilibrées. La première contribution de cette thèse est un algorithme d'apprentissage multi-vues théoriquement fondé sur le cadre de boosting multi-classes utilisé par AdaBoost.MM. La seconde partie de cette thèse concerne la mise en place d'un cadre général pour les méthodes d'apprentissage de classes déséquilibrées (certaines classes sont plus représentées que les autres). Dans la troisième partie, nous traitons le problème des vues déséquilibrées en combinant notre approche des classes déséquilibrées et la coopération entre les vues mise en place pour appréhender la classification multi-vues. Afin de tester les méthodes sur des données réelles, nous nous intéressons au problème de classification d'appels téléphoniques, qui a fait l'objet du projet ANR DECODA. Ainsi chaque partie traite différentes facettes du problème. / Nowadays, in many fields, such as bioinformatics or multimedia, data may be described using different sets of features, also called views. For a given classification task, we distinguish two types of views:strong views, which are suited for the task, and weak views suited for a (small) part of the task; in multi-class learning, a view can be strong with respect to some (few) classes and weak for the rest of the classes: these are imbalanced views. The works presented in this thesis fall in the supervised learning setting and their aim is to address the problem of multi-view learning under strong, weak and imbalanced views, regrouped under the notion of uneven views. The first contribution of this thesis is a multi-view learning algorithm based on the same framework as AdaBoost.MM. The second part of this thesis proposes a unifying framework for imbalanced classes supervised methods (some of the classes are more represented than others). In the third part of this thesis, we tackle the uneven views problem through the combination of the imbalanced classes framework and the between-views cooperation used to take advantage of the multiple views. In order to test the proposed methods on real-world data, we consider the task of phone calls classifications, which constitutes the subject of the ANR DECODA project. Each part of this thesis deals with different aspects of the problem.