Les termes-clés, ou mots-clés, sont des mots ou des expressions qui représentent le contenu d’un document. Ils en donnent une représentation synthétique et permettent de l’indexer pour la recherche d’information. Cette thèse s’intéresse à l’indexation automatique par termes-clés de documents en domaines de spécialité. La tâche est difficile à réaliser et les méthodes actuelles peinent encore à atteindre des résultats satisfaisants. Notre démarche s’organise en deux temps. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l’indexation par termes-clés en général. Nous proposons une méthode pour sélectionner des termes-clés candidats dans un document en nous focalisant sur la catégorie des adjectifs qu’ils peuvent contenir, puis proposons uneméthode pour les ordonner par importance. Cette dernière, TopicRank, se situe en aval de la sélection des candidats. C’est une méthode à base de graphe qui groupe les termes-clés candidats véhiculant le même sujet, projette les sujets dans un graphe et extrait un terme-clé par sujet. Nos expériences montrent que TopicRank est significativement meilleur que les précédentes méthodes à base de graphe. Dans un second temps, nous adaptons notre travail à l’indexation par termes-clés en domaines de spécialité. Nous étudions la méthodologie d’indexation manuelle de documentalistes et la simulons à l’aide de TopicCoRank. TopicCoRank ajoute à TopicRank un graphe qui représente le domaine de spécialité du document. Grâce à ce second graphe, TopicCoRank possède la rare capacité à fournir des termes-clés qui n’apparaissent pas dans les documents. Appliqué à quatre domaines de spécialité, TopicCoRank améliore significativement TopicRank.