La thèse défendue dans ce mémoire est qu'il est possible de concevoir des algorithmes d'apprentissage de programmes d'extraction n-aire pour les documents semi-structurés, qui est une classe non triviale de transformation d'arbres, de manière supervisée et avec peu d'intervention de l'utilisateur. Les documents semi-structurés ont une structure arborescente. Hors peu de systèmes d'induction supervisée d'extracteurs en tirent partie. La plupart d'entre eux considèrent les documents comme une séquence mélangeant balises et contenu [51, 42, 40, 78, 65]. Plus récemment sont apparus des algorithmes d'induction exploitant pleinement la structure d'arbre des documents semi-structurés [43, 48, 81, 12, 39, 56, 36]. Cette thèse s'inscrit dans ce courant et soutient l'idée que l'exploitation de la structure des documents semi-structurés permet d'induire des extracteurs expressifs et performants. L'induction est réalisée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique de classification supervisée. Ce choix est motivé à la fois par le succès des approches d'extractions fondée sur la classification, mais surtout par la volonté d'utiliser des algorithmes d'apprentissage existants et connus. Bien que le codage de exemples d'apprentissage en attribut-valeur prenne en compte la nature arborescente des documents semi-structurés, il est générique et intègre peu de connaissance de base. Cependant toute nouvelle connaissance est facilement intégrable. Notre représentation des données est adaptative. Dans notre approche, l'extraction n-aire est réalisée de manière incrémentale au cours d'une boucle croissante sur la taille des n-uplets. Ce procédé d'extraction ne fait aucune hypothèse sur la disposition des données dans les documents. Aucun post-traitement n'est effectué : notre algorithme réalise en même temps l'extraction des composantes et leur combinaison en n-uplets. Précisons qu'un extracteur obtenu par PaF, notre système, est utilisable tel quel, comme une boite noire, avec en entrée des documents HTML ou XML, et en sortie l'ensemble des n-uplets extraits. De plus le système PaF est implémenté dans un cadre interactif qui permet l'induction à partir d'un faible nombre d'interactions. L'utilisateur fournit quelques annotations qui servent d'amorce à l'apprentissage d'un extracteur hypothèse. Ici commence une boucle d'interaction dans laquelle l'utilisateur corrige les erreurs de l'hypothèse courante et relance l'apprentissage jusqu'à l'obtention d'une hypothèse correcte. PaF permet d'apprendre des extracteurs n-aires performants à partir de peu d'exemples. Les résultats expérimentaux montrent que PaF atteint les performances des meilleurs systèmes n-aires. De plus son procédé d'extraction reste applicable et efficace même lorsque l'organisation des données dans les documents semi-structurés est complexe. L'évaluation expérimentale montre également que le cadre interactif de PaF permet de réduire l'effort d'annotation de l'utilisateur, tout en préservant la qualité des extracteurs induits.