Les évolutions technologiques de ces dernières années ont entraîné une croissance exponentielle de la quantité d'information numérique disponible. La Recherche d'Information, discipline dont le cœur de métier est la manipulation de cette information est questionnée par cette croissance rapide. Les travaux présentés dans cette thèse se sont penchés sur le problème de l'influence du passage à l'échelle sur les performances des modèles de Recherche d'Information. Après un tour des travaux du domaine qui prennent en compte le passage à l'échelle, des méthodologies pour construire des espaces de recherche de tailles croissantes et dont le contenu est contrôlé sont proposées dans un premier temps; ces espaces de recherches sont utilisés pour observer les performances de divers modèles de RI en fonction de la taille des données manipulées. Dans un second temps, les travaux portent sur la proposition de métriques prenant en compte plusieurs niveaux de pertinence pour un document; la notion d'importance d'un niveau de pertinence est formalisée et la notion de gain d'information entre deux niveaux de pertinence est introduite. Ces deux notions permettent de fournir des métriques dédiées à analyser la capacité des systèmes de RI à retourner des documents en fonction de leur niveau de pertinence, au fur et à mesure que la taille de l'espace de recherche augmente.