Le forage de données, méthode et moyens développés dans cette thèse, redéfinit le processus d’extraction de données, de la formalisation de la connaissance et de son enrichissement notamment dans le cadre de l’élucidation d’évènements qui n’ont pas ou peu été documentés. L’accident de la plateforme de forage Deepwater Horizon, opérée pour le compte de BP dans le Golfe du Mexique et victime d’un blowout le 20 avril 2010, sera notre étude de cas pour la mise en place de notre preuve de concept de forage de données. Cet accident est le résultat d’un décalage inédit entre l’état de l’art des heuristiques des ingénieurs de forage et celui des ingénieurs antipollution. La perte de contrôle du puits MC 252-1 est donc une faillite d’ingénierie et il faudra quatre-vingt-sept jours à l’équipe d’intervention pour reprendre le contrôle du puits devenu sauvage et stopper ainsi la pollution. Deepwater Horizon est en ce sens un cas d’ingénierie en situation extrême, tel que défini par Guarnieri et Travadel.Nous proposons d’abord de revenir sur le concept général d’accident au moyen d’une analyse linguistique poussée présentant les espaces sémantiques dans lesquels se situe l’accident. Cela permet d’enrichir son « noyau de sens » et l’élargissement de l’acception commune de sa définition.Puis, nous amenons que la revue de littérature doit être systématiquement appuyée par une assistance algorithmique pour traiter les données compte tenu du volume disponible, de l’hétérogénéité des sources et des impératifs d’exigences de qualité et de pertinence. En effet, plus de huit cent articles scientifiques mentionnant cet accident ont été publiés à ce jour et une vingtaine de rapports d’enquêtes, constituant notre matériau de recherche, ont été produits. Notre méthode montre les limites des modèles d’accidents face à un cas comme Deepwater Horizon et l’impérieuse nécessité de rechercher un moyen de formalisation adéquat de la connaissance.De ce constat, l’utilisation des ontologies de haut niveau doit être encouragée. L’ontologie DOLCE a montré son grand intérêt dans la formalisation des connaissances à propos de cet accident et a permis notamment d’élucider très précisément une prise de décision à un moment critique de l’intervention. La population, la création d’instances, est le coeur de l’exploitation de l’ontologie et son principal intérêt mais le processus est encore très largement manuel et non exempts d’erreurs. Cette thèse propose une réponse partielle à ce problème par un algorithme NER original de population automatique d’une ontologie.Enfin, l’étude des accidents n’échappe pas à la détermination des causes et à la réflexion sur les « faits socialement construits ». Cette thèse propose les plans originaux d’un « pipeline sémantique » construit à l’aide d’une série d’algorithmes qui permet d’extraire la causalité exprimée dans un document et de produire un graphe représentant ainsi le « cheminement causal » sous-jacent au document. On comprend l’intérêt pour la recherche scientifique ou industrielle de la mise en lumière ainsi créée du raisonnement afférent de l’équipe d’enquête. Pour cela, ces travaux exploitent les avancées en Machine Learning et Question Answering et en particulier les outils Natural Language Processing.Cette thèse est un travail d’assembleur, d’architecte, qui amène à la fois un regard premier sur le cas Deepwater Horizon et propose le forage des données, une méthode et des moyens originaux pour aborder un évènement, afin de faire émerger du matériau de recherche des réponses à des questionnements qui échappaient jusqu’alors à la compréhension.