Ce manuscrit présente mes contributions dans trois domaines des tests multiples où l'hétérogénéité des données peut être exploitée pour mieux détecter le signal tout en contrôlant les faux positifs : pondération des p-valeurs, tests discrets, et inférence post hoc. Premièrement, une nouvelle classe de procédures avec pondération données-dépendante, avec une structure de groupe et des estimateurs de la proportion de vraies nulles, est définie, et contrôle le False Discovery Rate (FDR) asymptotiquement. Cette procédure atteint aussi l'optimalité en puissance sous certaines conditions sur les estimateurs. Deuxièmement, de nouvelles procédures step-up et step-down, adaptées aux tests discrets sous indépendance, sont conçues pour contrôler le FDR pour une distribution arbitraire des marginales des p-valeurs sous l'hypothèse nulle. Finalement, de nouvelles familles de référence pour l'inférence post hoc, adaptées pour le cas où le signal est localisé, sont étudiées, et on calcule les bornes post hoc associées avec un algorithme simple.