Poser « une stratégie économique » cela nécessite de disposer d'un maximum d'informations pertinentes, recueillies et produites dans un contexte légal. Le rôle de l'intelligence économique (IE) est donc de fournir aux décideurs des informations pertinentes synthétisées et orientées. Ces informations constituent une source indispensable pour prendre la bonne décision permettant d'engager la pérennité de l'organisation. Par anticipation dans ce contexte, l'intelligence économique est à la fois un terrain de réflexions, une pratique avec des retours d'expérience, qui nécessite une approche inter- et pluri- disciplinaire pour être correctement appréhendée, avec un investissement de haut niveau par les acteurs scientifiques, économiques et socio-politiques. L'ensemble doit être structuré en processus communicants, avec les acteurs, les ressources et les outils, notamment les systèmes d'information (SI), pour permettre de convertir les données d'une organisation en informations décisionnelles. Ainsi, les enjeux et les perspectives dans la conjoncture des systèmes d'information et de l'intelligence économique (SIIE) sont plus que jamais posés. C'est dans cet ordre de réflexion que nous abordons le sujet pour clarifier des hypothèses fondamentales (les concepts) pour valider nos approches expérimentales par la modélisation et de méthodologies appliquées. Comme étude de cas et retour d'expérience dans le contexte de SIIE, nous présentons un système d'information pour l'aide à la décision dans la gestion des maladies chroniques sous l'initiative du Haut Conseil de la santé publique en France. Le Haut Conseil en question a mis en place une série de groupes de travail thématiques pour formuler des recommandations pour la future politique de santé. Pour la gestion des maladies chroniques, un système d'information sur le sujet a été proposé. Le système était conçu pour permettre aux experts et groupes de travail de mieux comprendre comment la gestion des maladies chroniques dans les pays d'Europe de l'Ouest a été gérée. Sur le terrain d'études, l'institut d'information scientifique et technique (INIST), filiale du Centre National de Recherche Scientifique (CNRS France), a accepté d'accueillir ce projet et son étude avec ses ressources et banques de données en IST (information scientifique et technique). Ce travail couvre toutes les phases de l'exploration de données depuis l'analyse des besoins jusqu'à la réalisation des livrables, comme un système d'information pour l'aide à la décision. Dans le volet recherche, c'était la situation de tester la plateforme linguistique NooJ, comme une boîte à outils pour le traitement automatique du langage naturel (TALN), pour l'extraction de connaissances afin d'assurer l'exploration par la visualisation de données. Dans cette étude, d'abord, nous considérons l'approche formelle utilisée pour extraire des connaissances à partir d'un corpus de références bibliographiques que nous avons formé pour le suivi scientifique des maladies chroniques. Dans cette approche, l'auteur dans ses recherches, a construit une plate-forme d'analyse pour l'indexation automatique de contenus (IAC) et la recherche d'information (RI), à l'aide de diagrammes syntaxiques sur corpus. Certains résultats sont présentés par le traitement de NooJ sur le corpus en utilisant les ressources linguistiques: dictionnaires électroniques et les règles morpho-syntaxiques de la langue. Plus précisément, nous analysons les unités de haut poids sémantiques extraites du corpus pour permettre la visualisation dans un graphe sémantique de concepts. Dans la dernière partie, nous discutons des bases de résultats sur le traitement d'informations, sa représentation en connaissances et sa visualisation pour faciliter le processus de décision. Ce travail a couvert toutes les phases d'un travail de veille informationnelle, depuis l'analyse stratégique des besoins jusqu'à la réalisation du livrable, un système d'information d'aide à la décision pour le Haut Conseil de la santé publique en France.