Notre but dans cette thèse est de construire un système qui réponde à une question en langue naturelle (NL) en représentant sa sémantique comme une forme logique (LF) et ensuite en calculant une réponse en exécutant cette LF sur une base de connaissances. La partie centrale d'un tel système est l'analyseur sémantique qui transforme les questions en formes logiques. Notre objectif est de construire des analyseurs sémantiques performants en apprenant à partir de paires (NL, LF). Nous proposons de combiner des réseaux neuronaux récurrents (RNN) avec des connaissances préalables symboliques exprimées à travers des grammaires hors-contexte (CFGs) et des automates. En intégrant des CFGs contrôlant la validité des LFs dans les processus d'apprentissage et d'inférence des RNNs, nous garantissons que les formes logiques générées sont bien formées; en intégrant, par le biais d'automates pondérés, des connaissances préalables sur la présence de certaines entités dans la LF, nous améliorons encore la performance de nos modèles. Expérimentalement, nous montrons que notre approche permet d'obtenir de meilleures performances que les analyseurs sémantiques qui n'utilisent pas de réseaux neuronaux, ainsi que les analyseurs à base de RNNs qui ne sont pas informés par de telles connaissances préalables