La fusion d'informations issues de plusieurs sources cherche à améliorer la prise de décision. Pour réaliser cette fusion, la théorie des fonctions de croyance utilise des règles de combinaison faisant bien souvent l'hypothèse de l'indépendance des sources. Cette forte hypothèse n'est, cependant, ni formalisée ni vérifiée. Elle est supposée pour justifier le choix du type de règles à utiliser sans avoir, pour autant, un moyen de la vérifier. Nous proposons dans ce rapport de thèse un apprentissage de l'indépendance cognitive de sources d'information. Nous détaillons également une approche d'apprentissage de la dépendance positive et négative des sources. Les degrés d'indépendance, de dépendance positive et négative des sources ont principalement trois utilités. Premièrement, ces degrés serviront à choisir le type de règles de combinaison à utiliser lors de la combinaison. Deuxièmement, ces degrés exprimés par une fonction de masse sont intégrés par une approche d'affaiblissement avant de réaliser la combinaison d'information. Une troisième utilisation de cette mesure d'indépendance consiste à l'intégrer dans une nouvelle règle de combinaison. La règle que nous proposons est une moyenne pondérée avec ce degré d'indépendance.