Les méthodes de recherche de similarités les plus fréquemment utilisées dans le cadre de la génomique sont heuristiques.<br />Elles se basent sur un principe de filtrage du texte qui permet de localiser les régions potentiellement similaires.<br />Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles définitions de filtres pour la recherche de similarités sur les séquences génomiques et des algorithmes associés pour mesurer leurs caractéristiques.<br /> Plus précisément, nous avons étudié le modèle des graines espacées, et proposé un algorithme d'évaluation de l'efficacité des graines sur des similarités d'une classe particulière (similarités dites homogènes). Nous avons également développé un algorithme général pour la mesure de l'efficacité des graines, ainsi qu'un nouveau modèle de graine appelé graine sous-ensemble, extension du modèle des graines espacées. Enfin nous donnons, dans le cadre du filtrage sans perte, une extension à l'aide de graines multiples, que nous analysons et appliquons au problème de la conception d'oligonucléotides.<br /> Nous avons réalisé et donnons accès à des outils pour la conception des filtres, ainsi que pour la recherche de similarités.