Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'une requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'information. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celui du Web Sémantique : associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficient. Nous définissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, compatible avec le langage standard de définition d'ontologies, OWL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (i.e. les coordonnées géométriques des objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relations spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que : "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sont les objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sémantique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Également, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise à préciser la portée spatiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.