La sélection de sources de données est un des processus des plus critiques pour les systèmes de médiation dans des contextes grande échelle. C'est le cas notamment des grandes organisations virtuelles où le grand nombre de sources de données, la distribution, l'hétérogénéité, la fragmentation et la duplication des données rendent difficile l'identification des sources pertinentes à l'évaluation d'une requête. Cette thèse aborde cette problématique et propose OptiSource, une stratégie de sélection de sources de données créée pour des tels contextes. OptiSource est particulièrement performante dans des configurations où un grand nombre de sources sont susceptibles de contribuer à une requête selon leur niveau intentionnel (schéma), mais seulement un petit nombre d'entre elles peuvent effectivement le faire au niveau extensionnel (le contenu). OptiSource propose un processus itératif basé sur la sélection des sources de données dominantes pour chaque condition de la requête. Les sources dominantes sont désignées selon leur contribution attendue. Cette estimation utilise un modèle qui priorise les sources en fonction du rôle qu'elles peuvent jouer dans la requête, et optimise la répartition des sous-requêtes en utilisant un modèle d'optimisation combinatoire. OptiSource fait partie d'un système de médiation créé pour organisations virtuelles qui peut choisir dynamiquement la stratégie de sélection de sources la plus approprié au contexte. Notre domaine d'application privilégié a été le médical. Nous avons validé nos propositions sur divers types de contextes de grande taille.