Avec le développement des nouvelles technologies d'analyse (comme par exemple les puces à ADN) et de gestion de l'information (augmentation des capacités de stockage), le domaine de la santé a particulièrement évolué ces dernières années. En effet, des techniques de plus en plus avancées et efficaces sont mises à disposition des chercheurs, et permettent une étude approfondie des paramètres génomiques intervenant dans des problèmes de santé divers (cancer, maladie d'Alzheimer ...) ainsi que la mise en relation avec les paramètres cliniques. Parallèlement, l'évolution des capacités de stockage permet désormais d'accumuler la masse d'information générée par les diverses expériences menées. Ainsi, les avancées en terme de médecine et de prévention passent par l'analyse complète et pertinente de cette quantité de données. Le travail de cette thèse s'inscrit dans ce contexte médical. Nous nous sommes particulièrement intéressé à l'extraction automatique de motifs graduels, qui mettent en évidence des corrélations de variation entre attributs de la forme "plus un patient est âgé, moins ses souvenirs sont précis". Nous décrivons divers types de motifs graduels tels que les itemsets graduels, les itemset multidimensionnels graduels ou encore les motifs séquentiels graduels, ainsi que les sémantiques associées à ces motifs. Chacune de nos approches est testée sur un jeu de données synthétique et/ou réel.