Dans le contexte actuel d'une société et d'une économie centrées sur l'information, l'accès à la masse grandissante de documents électroniques est devenu un enjeu capital. De nombreux outils de recherche d'informations se contentent cependant d'un scénario de recherche classique, basé sur les mots. Pourtant, la relation entre un concept et son expression ne se limite pas toujours à un lien unique. Ainsi, un concept peut souvent être désigné par plusieurs expressions (« chômeur » et « demandeur d'emploi »), et inversement, un mot peut aussi parfois désigner plusieurs concepts différents (« carotte » en tant que légume ou en géologie). Afin de gérer cette difficulté, il peut être intéressant de représenter les documents non plus dans un espace de mots, mais dans un espace de concepts. Dans cette thèse, nous proposons trois façons d'apporter des éléments de sens à la représentation des documents : une méthode de classification supervisée (semi-)automatique de documents, la prise en compte de manière particulière de certains éléments d'informations, comme le temps, et finalement un système d'indexation thématico-temporel qui montre l'intérêt, et les perspectives en termes applicatifs, de cette approche multidimensionnelle et sémantique de l'accès à l'information.