La recherche sémantique de l'information a connu un nouvel essor avec les nouvelles technologies du Web sémantique. Des langages standards permettent aujourd'hui aux logiciels de communiquer par le biais de données écrites dans le vocabulaire d'ontologies de domaine décrivant une sémantique explicite. Cet accès ``sémantique'' à l'information requiert la disponibilité de bases de connaissances décrivant les instances des ontologies de domaine. Cependant, ces bases de connaissances, bien que de plus en plus riches, contiennent relativement peu d'information par comparaison au volume des informations contenu dans les documents du Web.La recherche sémantique de l'information atteint ainsi certaines limites par comparaison à la recherche classique de l'information qui exploite plus largement ces documents. Ces limites se traduisent explicitement par l'absence d'instances de concepts et de relations dans les bases de connaissances construites à partir des documents du Web. Dans cette thèse nous étudions deux directions de recherche différentes afin de permettre de répondre à des requêtes sémantiques dans de tels cas. Notre première étude porte sur la reformulation des requêtes sémantiques des utilisateurs afin d'atteindre des parties de document pertinentes à la place des faits recherchés et manquants dans les bases de connaissances. La deuxième problématique que nous étudions est celle de l'enrichissement des bases de connaissances par des instances de relations.Nous proposons deux solutions pour ces problématiques en exploitant des documents semi-structurés annotés par des concepts ou des instances de concepts. Un des points clés de ces solutions est qu'elles permettent de découvrir des instances de relations sémantiques sans s'appuyer sur des régularités lexico-syntaxiques ou structurelles dans les documents. Nous situons ces deux approches dans la littérature et nous les évaluons avec plusieurs corpus réels extraits du Web. Les résultats obtenus sur des corpus de citations bibliographiques, des corpus d'appels à communication et des corpus géographiques montrent que ces solutions permettent effectivement de retrouver de nouvelles instances relations à partir de documents hétérogènes tout en contrôlant efficacement leur précision. / Semantic information retrieval has known a rapid development with the new Semantic Web technologies. With these technologies, software can exchange and use data that are written according to domain ontologies describing explicit semantics. This ``semantic'' information access requires the availability of knowledge bases describing both domain ontologies and their instances. The most often, these knowledge bases are constructed automatically by annotating document corpora. However, while these knowledge bases are getting bigger, they still contain much less information when comparing them with the HTML documents available on the surface Web.Thus, semantic information retrieval reaches some limits with respect to ``classic'' information retrieval which exploits these documents at a bigger scale. In practice, these limits consist in the lack of concept and relation instances in the knowledge bases constructed from the same Web documents. In this thesis, we study two research directions in order to answer semantic queries in such cases. The first direction consists in reformulating semantic user queries in order to reach relevant document parts instead of the required (and missing) facts. The second direction that we study is the automatic enrichment of knowledge bases with relation instances.We propose two novel solutions for each of these research directions by exploiting semi-structured documents annotated with concept instances. A key point of these solutions is that they don't require lexico-syntactic or structure regularities in the documents. We position these approaches with respect to the state of the art and experiment them on several real corpora extracted from the Web. The results obtained from bibliographic citations, call-for-papers and geographic corpora show that these solutions allow to retrieve new answers/relation instances from heterogeneous documents and rank them efficiently according to their precision.