Le contexte général de ce travail est la problématique de la conception de systèmes de haute qualité intégrant plusieurs sources de données via une couche sémantique codée dans un langage de représentation et de raisonnement sur les connaissances. Nous considérons les systèmes de gestion de données basés sur des connaissances (KBDM), qui sont structurés en trois couches : la couche de données, qui comprend les sources de données, la couche de connaissances (ou ontologique), et les mappings entre les deux. Les mappings et les connaissances sont exprimés dans le cadre des règles existentielles. Une des difficultés intrinsèques à la conception d'un système KBDM est la nécessité de comprendre le contenu des sources de données. Les sources de données sont souvent fournies avec des requêtes et des contraintes typiques, à partir desquelles on peut tirer des informations précieuses sur leur sémantique, tant que cette information est rendue intelligible aux concepteurs du système KBDM. Cela nous amène à notre question centrale : est-il possible de traduire les requêtes et les contraintes des données au niveau de la connaissance tout en préservant leur sémantique ? Les principales contributions de cette thèse sont les suivantes. Nous étendons les travaux antérieurs sur la traduction de requêtes sur les données vers l'ontologie avec de nouvelles techniques pour le calcul de traductions de requêtes parfaites, minimalement complètes ou maximalement adéquates. En ce qui concerne la traduction des contraintes sur les données vers l'ontologie, nous définissons un cadre général et l'appliquons à plusieurs classes de contraintes. Enfin, nous fournissons un opérateur de réécriture de requêtes adéquat et complet pour les règles existentielles disjonctives et les mappings disjonctifs, ainsi que des résultats d'indécidabilité, qui sont d'un intérêt indépendant.