Cet ouvrage apporte des r ponses au probl me de l'alignement et de l'h t rog n it des sources de donn es. Nous pr sentons un prototype d'alignement nom XMap++, capable d' laborer un mapping s mantique en tenant compte du contexte des sources aligner. Ainsi, nous proposons des strat gies de matching qui peuvent tre combin es de fa on dynamique en prenant en consid ration les sp cificit s s mantiques des concepts. En particulier, le module aligneur supporte quatre modes de combinaison dynamique (e.g. moyenne, pond ration dynamique, pond ration avec les RNA, fonction sigmo de) qui conf re un choix parmi les mesures de similarit des entit s (e.g., terminologique, linguistique et structurelle), et le degr de confiance appropri a chaque matcher pour aligner une entit donn e, consid rant des caract ristiques s mantiques sp cifiques (e.g. type de donn es, nature de contenu, etc.). Les algorithmes impl ment sont test s, sur des ontologies de grande taille. La phase de validation permet de comparer les r sultats obtenus par les m thodes propos es avec les r sultats d'autres m thodes pionni res de la litt rature.