L'interopérabilité entre applications et les passerelles entre différentes sources de don- nées sont devenues des enjeux cruciaux pour permettre des échanges d'informations op- timaux. Cependant, certains processus nécessaires à cette intégration ne peuvent pas être complétement automatisés à cause de leur complexité. L'un de ces processus, la mise en correspondance de schémas, est maintenant étudié depuis de nombreuses années. Il s'attaque au problème de la découverte de correspondances sémantiques entre éléments de différentes sources de données, mais il reste encore principalement effectué de manière manuelle. Par conséquent, le déploiement de larges systèmes de partage d'informations ne sera possible qu'en (semi-)automatisant ce processus de mise en correspondance. De nombreux outils de mise en correspondance de schémas ont été développés ces dernières décennies afin de découvrir automatiquement des mappings entre éléments de schémas. Cependant, ces outils accomplissent généralement des tâches de mise en cor- respondance pour des critères spécifiques, comme un scénario à large échelle ou la décou- verte de mappings complexes. Contrairement à la recherche sur l'alignement d'ontologies, il n'existe aucune plate-forme commune pour évaluer ces outils. Aussi la profusion d'outils de découverte de correspondances entre schémas, combinée aux deux problèmes évoqués précedemment, ne facilite pas, pour une utilisatrice, le choix d'un outil le plus ap- proprié pour découvrir des correspondances entre schémas. La première contribution de cette thèse consiste à proposer un outil d'évaluation, appelé XBenchMatch, pour mesurer les performances (en terme de qualité et de temps) des outils de découverte de corre- spondances entre schémas. Un corpus comprenant une dizaine de scénarios de mise en correspondance sont fournis avec XBenchMatch, chacun d'entre eux représentant un ou plusieurs critères relatif au processus de mise en correspondance de schémas. Nous avons également conçu et implémenté de nouvelles mesures pour évaluer la qualité des schémas intégrés et le post-effort de l'utilisateur. Cette étude des outils existants a permis une meilleure compréhension du processus de mise en correspondance de schémas. Le premier constat est que sans ressources ex- ternes telles que des dictionnaires ou des ontologies, ces outils ne sont généralement pas capables de découvrir des correspondances entre éléments possédant des étiquettes très différentes. Inversement, l'utilisation de ressources ne permet que rarement la découverte de correspondances entre éléments dont les étiquettes se ressemblent. Notre seconde con- tribution, BMatch, est un outil de découverte de correspondances entre schémas qui inclut une mesure de similarité structurelle afin de contrer ces problèmes. Nous démontrons en- suite de manière empirique les avantages et limites de notre approche. En effet, comme la plupart des outils de découverte de correspondances entre schémas, BMatch utilise une moyenne pondérée pour combiner plusieurs valeurs de similarité, ce qui implique une baisse de qualité et d'efficacité. De plus, la configuration des divers paramètres est une autre difficulté pour l'utilisatrice. Pour remédier à ces problèmes, notre outil MatchPlanner introduit une nouvelle méth- ode pour combiner des mesures de similarité au moyen d'arbres de décisions. Comme ces arbres peuvent être appris par apprentissage, les paramètres sont automatiquement config- urés et les mesures de similarité ne sont pas systématiquement appliquées. Nous montrons ainsi que notre approche améliore la qualité de découverte de correspondances entre sché- mas et les performances en terme de temps d'exécution par rapport aux outils existants. Enfin, nous laissons la possibilité à l'utilisatrice de spécifier sa préférence entre précision et rappel. Bien qu'équipés de configuration automatique de leurs paramètres, les outils de mise en correspondances de schémas ne sont pas encore suffisamment génériques pour obtenir des résultats qualitatifs acceptables pour une majorité de scénarios. C'est pourquoi nous avons étendu MatchPlanner en proposant une "fabrique d'outils" de découverte de corre- spondances entre schémas, nommée YAM (pour Yet Another Matcher). Cet outil apporte plus de flexibilité car il génère des outils de mise en correspondances à la carte pour un scénario donné. En effet, ces outils peuvent être considérés comme des classifieurs en apprentissage automatique, puisqu'ils classent des paires d'éléments de schémas comme étant pertinentes ou non en tant que mappings. Ainsi, le meilleur outil de mise en cor- respondance est construit et sélectionné parmi un large ensemble de classifieurs. Nous mesurons aussi l'impact sur la qualité lorsque l'utilisatrice fournit à l'outil des mappings experts ou lorsqu'elle indique une préférence entre précision et rappel.