Deux types d'outils de recherche sont actuellement utilisés pour aider l'utilisateur à trouver des informations sur le Web : les moteurs de recherche (Google) et les annuaires thématiques (Yahoo). Cependant les réponses sont fortement entachées de bruit pour les outils universels, et de silence pour les outils thématiques. De plus, le problème qui se pose est de suivre l'augmentation constante du volume de pages Web : la scalabilité. Pour réduire le bruit et le silence nous introduisons un niveau logique avec la notion de document Web au dessus du niveau physique matérialisé par les pages Web. Les documents Web sont organisés en DAG (Directed Acyclic Graph) et sont décrits par des méta-informations. Dans la hiérarchie de documents, nous utilisons la technique de propagation des attributs de méta-informations le long de la hiérarchie de documents. Ceci nous permet de diminuer à la fois le bruit et le silence en combinant des recherches qui portent sur les attributs de m éta-informations avec la recherche traditionnelle dans le texte intégral, tout en exploitant la structure logique des documents Web. Pour le problème de scalabilité, nous proposons une architecture fondée sur 2 nouvelles classes d'outils de recherche. Les outils généralistes ont vocation à parcourir, indexer et connaître tout le Web mais d'une façon superficielle, ils sont par exemple capables d'indiquer tous les sites dont un des domaines concerne l'environnement. Les outils spécialistes ont pour but de collationner et d'indexer toutes les pages de tous les sites d'un domaine de connaissance particulier (par exemple l'environnement). Nous proposons enfin un modèle de dialogue entre ces nouveaux composants permettant de fournir un service global qui adresse à la fois les problèmes de bruit, de précision et de scalabilité. Un spécialiste devient à son tour un document qui s'auto-décrit et participe à l'architecture des systèmes coopérants.