Le fonctionnement des cellules vivantes est assuré par un ensemble d'interactions entre des molécules que l'on appelle protéines. Identifier les couples de protéines en interaction, impliqués dans un processus biologique d'intérêt, permet donc de mieux comprendre son fonctionnement. Pour cela, il existe un ensemble de méthodes expérimentales, mais qui sont trop coûteuses pour explorer l'ensemble des interactions mises en jeu ou pas passez fiables. Pour pallier à ce problème, des méthodes informatiques ont été développées. L'objectif de ma thèse a ainsi été de mettre en place une méthode permettant de construire un réseau d'interactions protéine-protéine (PPI) impliquant des protéines d'intérêt, puis d'y rechercher toutes les protéines impliquées dans un même processus biologique qui constituent des sous-réseaux de protéines fortement in-terconnectées. Le résultat dépendant de la qualité du réseau, j'ai tenté ensuite de l'affiner en y ajoutant des PPI prédites. Pour cela, j'ai mis en place une méthode de prédiction de PPI utilisant Alphafold-multimer, une méthode innovante de prédiction de structure de complexe protéique. En parallèle, j'ai produit un jeu de données décrivant les caractéristiques physico-chimiques, l'énergie de liaison et la propension à l'interaction des surfaces et des interfaces d'un grand nombre de protéines afin de comprendre ce qui distingue les PPI correctement prédites de celles ratées par la méthode que j'ai mise en place.