L'objectif de ce travail de thèse est de développer une base de données spectrale pour faciliter l'annotation et l'interprétation biologique des jeux de données d'analyse métabolomique obtenus en utilisant la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse. Deux approches ont été utilisées : (i) l'identification par comparaison aux spectres de masse de composés de références et (ii) l'identification directement à partir des données biologiques. Pour la première approche une chiomiothèque de métabolite a été constituée et analysée. L'identification à partir de données biologiques a été réalisée sur une cohorte de volontaires de 227 individus travaillant au CEA. 244 métabolites ont ainsi été identifiés dans les urines humaines, donc 78 qui n'avaient jamais été décrits comme faisant parti du métabolome urinaire.139 métabolites ont également était caractérisés sur la base de leur masse précise mais sans identification formelle. Ces 383 métabolites représentent environ 1000 ions dans chacun des modes d'ionisation. Les variations physiologiques au sein de la cohorte, en fonction de l'âge, du poids et du genre, de ces différents métabolites ont été étudiées afin de construire une base de données relationnelle. Enfin, le métabolome urinaire pouvant être affecté par les conditions de prélèvement des échantillons d'urines, nous avons réalisé des études de stabilité dans les conditions de prélèvement des métabolites précédemment caractérisés. Ces études nous ont permis de proposer des recommandations en termes de conditions de prélèvement et de stockage à court terme des urines et de mesurer l'impact de la contamination bactérienne sur les concentrations de différents métabolites urinaires.