Face à la surabondance des ressources et de l'information sur le net, l'accès aux ressources pertinentes devient une tâche fastidieuse pour les usagers de la toile. Les systèmes de recommandation personnalisée comptent parmi les principales solutions qui assistent l'utilisateur en filtrant les ressources, pour ne lui proposer que celles susceptibles de l’intéresser. L’approche basée sur l’observation du comportement de l’utilisateur à partir de ses interactions avec le e-services est appelée analyse des usages. Le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu sont les principales techniques de recommandations personnalisées. Le filtrage collaboratif exploite uniquement les données issues de l’analyse des usages alors que le filtrage basé sur le contenu utilise en plus les données décrivant le contenu des ressources. Un système de recommandation hybride combine les deux techniques de recommandation. L'objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle technique d'hybridation en étudiant les bénéfices de l'exploitation combinée d'une part, des informations sémantiques des ressources à recommander, avec d'autre part, le filtrage collaboratif. Plusieurs approches ont été proposées pour l'apprentissage d'un nouveau profil utilisateur inférant ses préférences pour l’information sémantique décrivant les ressources. Pour chaque approche proposée, nous traitons le problème du manque de la densité des données et le problème du passage à l’échelle. Nous montrons également, de façon empirique, un gain au niveau de la précision des recommandations par rapport à des approches purement collaboratives ou purement basées sur le contenu