Les plongements lexicaux sont un composant standard des architectures modernes de traitement automatique des langues (TAL). Chaque fois qu'une avancée est obtenue dans l'apprentissage de plongements lexicaux, la grande majorité des tâches de traitement automatique des langues, telles que l'étiquetage morphosyntaxique, la reconnaissance d'entités nommées, la recherche de réponses à des questions, ou l'inférence textuelle, peuvent en bénéficier. Ce travail explore la question de l'amélioration de la qualité de plongements lexicaux monolingues appris par des modèles prédictifs et celle de la mise en correspondance entre langues de plongements lexicaux contextuels créés par des modèles préentraînés de représentation de la langue comme ELMo ou BERT.Pour l'apprentissage de plongements lexicaux monolingues, je prends en compte des informations globales au corpus et génère une distribution de bruit différente pour l'échantillonnage d'exemples négatifs dans word2vec. Dans ce but, je précalcule des statistiques de cooccurrence entre mots avec corpus2graph, un paquet Python en source ouverte orienté vers les applications en TAL : il génère efficacement un graphe de cooccurrence à partir d'un grand corpus, et lui applique des algorithmes de graphes tels que les marches aléatoires. Pour la mise en correspondance translingue de plongements lexicaux, je relie les plongements lexicaux contextuels à des plongements de sens de mots. L'algorithme amélioré de création d'ancres que je propose étend également la portée des algorithmes de mise en correspondance de plongements lexicaux du cas non-contextuel au cas des plongements contextuels. / Word embeddings are a standard component of modern natural language processing architectures. Every time there is a breakthrough in word embedding learning, the vast majority of natural language processing tasks, such as POS-tagging, named entity recognition (NER), question answering, natural language inference, can benefit from it. This work addresses the question of how to improve the quality of monolingual word embeddings learned by prediction-based models and how to map contextual word embeddings generated by pretrained language representation models like ELMo or BERT across different languages.For monolingual word embedding learning, I take into account global, corpus-level information and generate a different noise distribution for negative sampling in word2vec. In this purpose I pre-compute word co-occurrence statistics with corpus2graph, an open-source NLP-application-oriented Python package that I developed: it efficiently generates a word co-occurrence network from a large corpus, and applies to it network algorithms such as random walks. For cross-lingual contextual word embedding mapping, I link contextual word embeddings to word sense embeddings. The improved anchor generation algorithm that I propose also expands the scope of word embedding mapping algorithms from context independent to contextual word embeddings.