Comme les syst`emes mat´eriels et logiciels grandissent de fa¸con continue en ´echelle et fonctionnalit´es, la probabilit´e d’erreurs subtiles de- vient toujours plus grande. Les techniques d’abstraction, souvent bas´ees sur l’interpr´etation abstraite de Cousot, fournissent une m´ethode pour ex´ecuter symboliquement les syst`emes en utilisant le domaine abstrait `a la place du domaine concret. Dans cette th`ese, on introduit des techniques d’abstraction pour les logiques sous des interpr´etations multi-valu´ees. Beaucoup d’applications des logiques multi-valu´ees ont ´et´e trouv´ees dans la v´erification du mat´eriel et du logiciel. Pour la v´erification du mat´eriel, des outils de simulation et des r´ealisations des circuits multi-valu´es v´eritables ont ´et´e propos´es, les risques dynamiques ont ´et´e model´es en introduisant des ´etats faux pour trouver des r´egions chevauchantes des signaux en concurrence, etc. Pour la v´erification du logiciel on a besoin d’incertitude parce qu’on ne peut savoir si certains comportements devraient ˆetre possibles et on a besoin du d´esaccord parce que l’on peut avoir des acteurs diff´erents qui sont en d´esaccord pour la mani`ere dont les syst`emes devraient se comporter. Les abstractions sont obtenues en appliquant des relations d’´equivalence et apr`es, les symboles pr´edicatifs de la logique sont red´efinis `a s’appliquer cor- rectement aux classes d’´equivalence `a l’aide des politiques d’interpr´etation. On fournit des r´esultats de pr´eservation pour la logique de premier ordre, pour la logique temporelle et pour la logique temporelle de la connaissance. Avant de discuter les abstractions multi-valu´ees pour la logique temporelle, nous pr´esentons une ´etude de cas pour utiliser l’abstraction dans le contexte des mod`eles du contrˆole d’acc`es. Nous fournirons aussi une technique d’abstraction pour les types de do- nn´ees. Cette technique d’abstraction peut ˆetre ´elargie pour les types abstraits de donn´ees. Ici, les abstractions sont appliqu´ees aux sp´ecifications initiales au moyen des ´equations et ils sont appel´es des abstractions ´equationnelles. De plus, la technique d’abstraction pr´esent´ee g´en´eralise et clarifie la nature de beaucoup de techniques d’abstraction trouv´ees dans la litt´erature, telles: la technique de dupliquer les symboles pr´edicatifs, shape analysis, l’abstraction par pr´edicats, l’approche de McMillan, etc. Pour raisonner au sujet des syst`emes dynamiques, on introduit les types de donn´ees dynamiques et on ´etend la m´ethode d’abstraction ant´erieure `a ce cas. Le probl`eme principal qui survient quand on utilise les abstractions est de trouver l’abstraction convenable ou de raffiner une abstraction d´ej`a existante pour en obtenir une meilleure. On prouve que les techniques d’abstraction que nous avons introduites pour les types de donn´ees sous l’interpr´etation 3- valu´ee Kleene, peuvent ˆetre utilis´ees dans une proc´edure de raffinement. De plus, on montre que la proc´edure de raffinement guid´e par contre-exemple est plus efficace quand on l’utilise sous les abstractions ´equationnelles