In this thesis, we harvest knowledge of two different types from online resources . The first one is commonsense knowledge, i.e. intuitive knowledge shared by most people like ``the sky is blue''. We extract salient statements from query logs and question-answering by carefully designing question patterns. Next, we validate our statements by querying other web sources such as Wikipedia, Google Books, or image tags from Flickr. We aggregate these signals to create a final score for each statement. We obtain a knowledge base, QUASIMODO, which, compared to its competitors, has better precision and captures more salient facts.Dans cette thèse, nous collectons sur le web deux types de connaissances. Le premier porte sur le sens commun, i.e. des connaissances intuitives partagées par la plupart des gens comme ``le ciel est bleu''. Nous utilisons des logs de requêtes et des forums de questions-réponses pour extraire des faits essentiels grâce à des questions avec une forme particulière. Ensuite, nous validons nos affirmations grâce à d'autres ressources comme Wikipedia, Google Books ou les tags d'images sur Flickr. Finalement, nous groupons tous les signaux pour donner un score à chaque fait. Nous obtenons une base de connaissance, QUASIMODO, qui, comparée à ses concurrents, montre une plus grande précision et collecte plus de faits essentiels.Le deuxième type de connaissances qui nous intéresse sont les connaissances cachées, i.e. qui ne sont pas directement données par un fournisseur de données. En effet, les services web donnent généralement un accès partiel à l'information. Il faut donc combiner des méthodes d'accès pour obtenir plus de connaissances: c'est de la réécriture de requête. Dans un premier scénario, nous étudions le cas où les fonctions ont la forme d'un chemin, la base de donnée est contrainte par des "dépendences d'inclusion unitaires" et les requêtes sont atomiques. Nous montrons que le problème est alors décidable en temps polynomial. Ensuite, nous retirons toutes les contraites et nous créons un nouvelle catégorie pertinente de plans: les "smart plans". Nous montrons qu'il est décidable de les trouver.