Les performances des algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de la métrique utilisée pour comparer deux objets, et beaucoup de travaux ont montré qu'il était préférable d'apprendre une métrique à partir des données plutôt que se reposer sur une métrique simple fondée sur la matrice identité. Ces résultats ont fourni la base au domaine maintenant qualifié d'apprentissage de métrique. Toutefois, dans ce domaine, la très grande majorité des développements concerne l'apprentissage de distances. Toutefois, dans certaines situations, il est préférable d'utiliser des similarités (par exemple le cosinus) que des distances. Il est donc important, dans ces situations, d'apprendre correctement les métriques à la base des mesures de similarité. Il n'existe pas à notre connaissance de travaux complets sur le sujet, et c'est une des motivations de cette thèse. Dans le cas des systèmes de filtrage d'information où le but est d'affecter un flot de documents à un ou plusieurs thèmes prédéfinis et où peu d'information de supervision est disponible, des seuils peuvent être appris pour améliorer les mesures de similarité standard telles que le cosinus. L'apprentissage de tels seuils représente le premier pas vers un apprentissage complet des mesures de similarité. Nous avons utilisé cette stratégie au cours des campagnes CLEF INFILE 2008 et 2009, en proposant des versions en ligne et batch de nos algorithmes. Cependant, dans le cas où l'on dispose de suffisamment d'information de supervision, comme en catégorisation, il est préférable d'apprendre des métriques complètes, et pas seulement des seuils. Nous avons développé plusieurs algorithmes qui visent à ce but dans le cadre de la catégorisation à base de k plus proches voisins. Nous avons tout d'abord développé un algorithme, SiLA, qui permet d'apprendre des similarités non contraintes (c'est-à-dire que la mesure peut être symétrique ou non). SiLA est une extension du perceptron par vote et permet d'apprendre des similarités qui généralisent le cosinus, ou les coefficients de Dice ou de Jaccard. Nous avons ensuite comparé SiLA avec RELIEF, un algorithme standard de re-pondération d'attributs, dont le but n'est pas sans lien avec l'apprentissage de métrique. En effet, il a récemment été suggéré par Sun et Wu que RELIEF pouvait être considéré comme un algorithme d'apprentissage de métrique avec pour fonction objectif une approximation de la fonction de perte 0-1. Nous montrons ici que cette approximation est relativement mauvaise et peut être avantageusement remplacée par une autre, qui conduit à un algorithme dont les performances sont meilleurs. Nous nous sommes enfin intéressés à une extension directe du cosinus, extension définie comme la forme normalisée d'un produit scalaire dans un espace projeté. Ce travail a donné lieu à l'algorithme gCosLA. Nous avons testé tous nos algorithmes sur plusieurs bases de données. Un test statistique, le s-test, est utilisé pour déterminer si les différences entre résultats sont significatives ou non. gCosLA est l'algorithme qui a fourni les meilleurs résultats. De plus, SiLA et gCosLA se comparent avantageusement à plusieurs algorithmes standard, ce qui illustre leur bien fondé.