De nombreuses applications font appel à des méthodes d'apprentissage capables de considérer différentes sources d'information (e.g. images, son, texte) en combinant plusieurs modèles ou descriptions. Cette thèse propose des contributions théoriquement fondées permettant de répondre à deux problématiques importantes pour ces méthodes :(i) Comment intégrer de la connaissance a priori sur des informations ?(ii) Comment adapter un modèle sur des données ne suivant pas la distribution des données d'apprentissage ?Une 1ère série de résultats en classification supervisée s'intéresse à l'apprentissage de votes de majorité sur des classifieurs dans un contexte PAC-Bayésien prenant en compte un a priori sur ces classifieurs. Le 1er apport étend un algorithme de minimisation de l'erreur du vote en classification binaire en permettant l'utilisation d'a priori sous la forme de distributions alignées sur les votants. Notre 2ème contribution analyse théoriquement l'intérêt de la minimisation de la norme opérateur de la matrice de confusion de votes dans un contexte de données multiclasses. La 2nde série de résultats concerne l'AD en classification binaire : le 3ème apport combine des fonctions similarités (epsilon,gamma,tau)-Bonnes pour inférer un espace rapprochant les distributions des données d'apprentissage et de test à l'aide de la minimisation d'une borne. Notre 4ème contribution propose une analyse PAC-Bayésienne de l'AD basée sur une divergence entre distributions. Nous en dérivons des garanties théoriques pour les votes de majorité et un algorithme adapté aux classifieurs linéaires minimisant cette borne. / Many applications make use of machine learning methods able to take into account different information sources (e.g. sounds, image, text) by combining different descriptors or models. This thesis proposes a series of contributions theoretically founded dealing with two mainissues for such methods:(i) How to embed some a priori information available?(ii) How to adapt a model on new data following a distribution different from the learning data distribution? This last issue is known as domain adaptation (DA).A 1st series of contributions studies the problem of learning a majority vote over a set of voters for supervised classification in the PAC-Bayesian context allowing one to consider an a priori on the voters. Our 1st contribution extends an algorithm minimizing the error of the majority vote in binary classification by allowing the use of an a priori expressed as an aligned distribution. The 2nd analyses theoretically the interest of the minimization of the operator norm of the confusion matrix of the votes in the multiclass setting. Our 2nd series of contributions deals with DA for binary classification. The 3rd result combines (epsilon,gamma,tau)-Good similarity functions to infer a new projection space allowing us to move closer the learning and test distributions by means of the minimization of a DA bound. Finally, we propose a PAC-Bayesian analysis for DA based on a divergence between distributions. This analysis allows us to derive guarantees for learning majority votes in a DA context, and to design an algorithm specialized to linear classifiers minimizing our bound.