La découverte de composés pharmaceutiques est actuellement trop longue et trop coûteuse, et le taux d’échec, trop élevé. Les bases de données biochimiques et génomiques ne cessent de grossir et il est maintenant impraticable d’interpréter ces données. Un changement radical est nécessaire ; certaines étapes de ce processus doivent être automatisées. Les peptides jouent un rôle important dans le système immunitaire et dans la signalisation cellulaire. Leurs propriétés favorables en font des candidats de choix pour initier la conception de nouveaux médicaments et assister la production de nouveaux vaccins. De plus, les techniques de synthèse modernes permettent de rapidement synthétiser ces molécules à faible coût. Les algorithmes d’apprentissage statistique sont particulièrement bien adaptés pour apprendre de façon automatisée des modèles, possiblement biochimiques, à partir des données existantes. Ces méthodes et les peptides offrent donc une solution de choix aux défis auxquels fait face la recherche pharmaceutique. Nous proposons un noyau permettant l’apprentissage de modèles statistiques de phénomènes biochimiques impliquant des peptides. Celui-ci permet, entre autres, l’apprentissage d’un modèle universel pouvant raisonnablement quantifier l’énergie de liaison entre toute séquence peptidique et tout site de liaison d’une protéine cristallisée. De plus, il unifie la théorie de plusieurs noyaux existants tout en conservant une faible complexité algorithmique. Ce noyau s’avère particulièrement adapté pour quantifier l’interaction entre les antigènes et les complexes majeurs d’histocompatibilité. Nous proposons un outil pour prédire les peptides qui survivront au processus de présentation antigénique. Cet outil a gagné une compétition internationale et aura plusieurs applications en immunologie, dont la conception de vaccins. Ultimement, un peptide doit maximiser l’interaction avec une protéine cible ou maximiser la bioactivité chez l’hôte. Nous formalisons ce problème comme un problème de prédiction de structures. Puis, nous proposons un algorithme exploitant les plus longs chemins dans un graphe pour déterminer les peptides maximisant la bioactivité prédite par un modèle préalablement appris. Nous validons cette nouvelle approche en laboratoire par la découverte de peptides antimicrobiens. Finalement, nous fournissons des garanties de performance de type PAC-Bayes pour deux algorithmes de prédiction de structure dont un est nouveau. / The discovery of pharmaceutical compounds is currently too time-consuming, too expensive, and the failure rate is too high. Biochemical and genomic databases continue to grow and it is now impracticable to interpret these data. A radical change is needed; some steps in this process must be automated. Peptides are molecules that play an important role in the immune system and in cell signaling. Their favorable properties make them prime candidates for initiating the design of new drugs and assist in the design of vaccines. In addition, modern synthesis techniques can quickly generate these molecules at low cost. Statistical learning algorithms are well suited to manage large amount of data and to learn models in an automated fashion. These methods and peptides thus offer a solution of choice to the challenges facing pharmaceutical research. We propose a kernel for learning statistical models of biochemical phenomena involving peptides. This allows, among other things, to learn a universal model that can reasonably quantify the binding energy between any peptide sequence and any binding site of a protein. In addition, it unifies the theory of many existing string kernels while maintaining a low computational complexity. This kernel is particularly suitable for quantifying the interaction between antigens and proteins of the major histocompatibility complex. We provide a tool to predict peptides that are likely to be processed by the antigen presentation pathway. This tool has won an international competition and has several applications in immunology, including vaccine design. Ultimately, a peptide should maximize the interaction with a target protein or maximize bioactivity in the host. We formalize this problem as a structured prediction problem. Then, we propose an algorithm exploiting the longest paths in a graph to identify peptides maximizing the predicted bioactivity of a previously learned model. We validate this new approach in the laboratory with the discovery of new antimicrobial peptides. Finally, we provide PAC-Bayes bound for two structured prediction algorithms, one of which is new.