Le but de cette thèse est d'améliorer la qualité des systèmes de recommandation pour la navigation Web en utilisant la séquentialité des actions de navigation des utilisateurs. La notion de séquentialité a déjà été étudiée dans ce contexte. De telles études tentent habituellement de trouver un bon compromis entre précision, complexité en temps et en mémoire, et couverture. De plus, le Web a cela de particulier que du bruit peut être contenu au sein des navigations (erreurs de navigation, apparition de pop-ups, etc.), et que les utilisateurs peuvent effectuer des navigations parallèles. La plupart des modèles qui ont été proposés dans la littérature exploitent soit des suites contiguës de ressources et ne sont pas résistants au bruit, soit des suites discontiguës de ressources et induisent une complexité en temps et en mémoire importantes. Cette complexité peut être réduite en effectuant une sélection sur les séquences, mais cela engendre alors des problèmes de couverture. Enfin à notre connaissance, le fait que les utilisateurs puissent effectuer des navigations parallèles n'a jamais été étudié du point de vue de la recommandation. La problématique de cette thèse est donc de proposer un nouveau modèle séquentiel ayant les cinq caractéristiques suivantes : (1) une bonne précision de recommandation, (2) une bonne résistance au bruit, (3) la prise en compte des navigations parallèles, (4) une bonne couverture (5) et une faible complexité en temps et en mémoire. Afin de répondre à cette problématique, nous nous inspirons de la Modélisation Statistique du Langage (MSL), qui a des caractéristiques très proches de celles de la navigation Web. La MSL est étudiée depuis beaucoup plus longtemps que les systèmes de recommandation et a largement prouvé sa précision et son efficacité. De plus, la plupart des modèles statistiques de langage qui ont été proposés prennent en compte des séquences. Nous avons donc étudié la possibilité d'exploiter les modèles utilisés en MSL et leur adaptation aux contraintes spécifiques de la navigation Web.