Dans cette thèse nous présentons une approche théorique du concept et un modèle linguistico-informatique. Cette théorie, non définitionnelle, est fondée sur une représentation gaussienne du concept. Nous introduisons le terme contexonyme, une formalisation de la relation de contexte entre les mots. Cette notion lie la théorie du concept au modèle informatique. Basé sur ces deux notions, notre modèle informatique apprend des contexonymes de manière automatique à partir de corpus de taille importante non annotés. Pour chaque mot donné, le modèle propose la liste de ses contexonymes et les organise par une méthode de classification hiérarchique. Les contexonymes ainsi obtenus reflètent des connaissances encyclopédiques ainsi que diverses caractéristiques langagières comme l'usage des mots ou encore les fines différences sémantiques entre synonymes. Les résultats sur des tests montrent que le modèle peut être utilisé pour des tâches de TAL ainsi que comme ressource lexicale dynamique.