Le cancer est une cause principale de décès et d'importants efforts doivent être réalisés pour vaincre la maladie. La technologie des microarrays est un puissant outil de recherche en oncologie pour comprendre les mécanismes de la progression tumorale qui est due à une perturbation de la régulation des gènes. Par conséquent, l'étude de leur niveau d'expression dans les tumeurs offre une perspective pour comprendre les mécanismes biologiques de la maladie et identifier de nouveaux facteurs pronostiques et prédictifs qui aideront le clinicien à choisir la thérapie de chaque patients. Par ailleurs, les tumeurs présentent un changement du nombre de copies d'ADN dont la quantification est aussi possible par microarray. L'utilisation des données de microarray nécessite un traitement statistique approprié permettant de transformer les données brutes en données interprétables biologiquement et cliniquement. Ainsi, nous avons développé des méthodes statistiques qui visent à normaliser et extraire l'information biologique issue des microarrays dédiés à l'étude du nombre de copies d'ADN des tumeurs. Nos méthodes ont permis la caractérisation des tumeurs de haut-risque métastatique dans le mélanome uvéal. Par ailleurs, un des enjeux de l'analyse biostatistique des données de microarrays consiste en l'analyse intégrée de différents types de profils moléculaires. Ainsi, une méthode statistique qui combine les données d'expression de gènes et du nombre de copie d'ADN obtenues par microarrays a été développée dans un contexte de classification supervisée. Les propriétés statistiques de la méthode ont été étudiées et ses performances estimées sur des données simulées et réelles.