L’hameçonnage est une escroquerie moderne qui cible les utilisateurs de communications électroniques et vise à les convaincre de réaliser des actions pour le bénéfice d’un individu nommé hameçonneur. Les attaques d’hameçonnage s’appuient essentiellement sur de l’ingénierie sociale et la plupart de ces attaques utilisent des liens représentés par des noms de domaine et des URLs. Nous proposons donc dans cette thèse de nouvelles solutions, reposant sur une analyse lexicale et sémantique de la composition des noms de domaine et des URLs, pour combattre l’hameçonnage. Ces deux types de pointeurs sont créés et offusqués par les hameçonneurs pour piéger leurs victimes. Ainsi, nous démontrons que les noms de domaine et les URLs utilisés dans des attaques d’hameçonnage présentent des similitudes dans leur composition lexicale et sémantique, et que celles-ci sont différentes des caractéristiques présentées par les noms de domaine et les URL légitimes. Nous utilisons ces caractéristiques pour construire des modèles représentant la composition des URLs et des noms de domaine d’hameçonnage en utilisant des techniques d’apprentissage automatique et des méthodes de traitement du langage naturel. Les modèles construits sont utilisés pour des applications telles que l’identification de noms de domaine et des URLs d’hameçonnage, la notation des URLs et la prédiction des noms de domaine utilisés dans les attaques d’hameçonnage. Les techniques proposées sont évaluées sur des données réelles et elles montrent leur efficacité en répondant aux exigences de vitesse, d’universalité et de fiabilité