Le but du Registre National du Cancer (RNC) du Luxembourg est de collecter des données sur le cancer et la qualité des traitements au Luxembourg. Afin d’obtenir des données de haute qualité et comparables avec celles d’autres registres ou pays, le RNC suit les règles et standards internationaux de codification comme la Classification International des Maladies pour l’Oncologie (COM-O). Ces standards sont complexes et considérables, compliquant fortement le processus de collecte des données. Les encodeurs en charge de la collecte des données sont souvent confrontés à des situations dans lesquelles des données sont manquantes ou contradictoires, les empêchant d’appliquer les règles fournies. Pour les aider dans leur tâche, les exports de codification du RNC répondent aux questions de codage des encodeurs. Cependant, ces réponses requièrent beaucoup de temps des experts. Le but de ce projet est de réduire le temps d’expert nécessaire et de faciliter le travail des encodeurs. D’un point de vue scientifique, cette thèse s’intéresse au problème de synthèse d’informations à partir d’un ensemble de données provenant de différentes sources avec des contraintes et recommandations à respecter. Le raisonnement à partir de cas est utilisé pour résoudre ce problème car cette méthodologie ressemble à cette employée par les experts. La méthode de résolution conçue utilise des arguments fournis par les experts de codification dans le cadre de questions posées précédemment par les encodeurs. Ce document décrit comment ces arguments servent à identifier des questions similaires et à expliquer la réponse aux encodeurs et aux experts. Une évaluation préliminaire a été réalisée pour évaluer la performance de la méthode et identifier des pistes d’améliorations. Dans un premier temps, le travail produit porte sur les registres du cancers et la codification médicale, cependant l’approche est généralisable à d’autres domaines.