L’un des plus importants défis de la toxicologie est de pouvoir extrapoler les résultats issus des différentes phases de l’analyse du risque sanitaire à partir de systèmes expérimentaux vers les populations humaines. Dans ce contexte, les techniques globales dites "omiques" sont de plus en plus utilisées pour caractériser les différents états des systèmes biologiques. Ainsi, la toxicogénomique permet non seulement d’étudier les mécanismes d’action des composés, d’identifier des marqueurs d’exposition, mais aussi de générer des signatures moléculaires à potentiel prédictif. En effet, des composés ayant des signatures moléculaires semblables ont également de forts risques de présenter les mêmes effets toxicologiques. L’objectif de cette thèse est d’appliquer ce concept de manière systématique, en explorant les données publiées et disponibles dans les banques dédiées à la toxicogénomique via des modèles statistiques multivariés. Ces analyses ont pour objectif de permettre le regroupement et donc la classification des composés sur la base des gènes dont ils affectent l’expression. L’appartenance de produits toxiques bien caractérisés aux classes ainsi constituées permet alors d’émettre des hypothèses quant à la toxicité des autres composés. Un jeu de données quantitatives intégrant 18 études réalisées avec la même technologie de puce à ADN et chez une seule espèce a été assemblé. De ce jeu de données, 3022 signatures toxicogénomiques correspondant à 452 composés différents ont été obtenues. Des approches de classification non supervisées afin de définir des classes de traitements induisant des altérations transcriptionnelles proches ont été mises en place. 95 et 104 classes ont été obtenues en fonction des méthodes utilisées. Finalement, une attention toute particulière a été portée sur les potentiels nouveaux perturbateurs endocriniens et xénobiotiques reprotoxiques sur-représentés dans trois classes spécifiquement. 22 composés sont en cours de test sur une lignée cellulaire humaine exprimant les enzymes de la stéroïdogenèse (NCI-H295R) pour évaluer leur potentiel effet perturbateur endocrinien. L’ensemble de ce travail a ainsi permis de démontrer la pertinence de nos approches de toxicogénomique pour la prédiction des effets toxiques de composés testés dans d’autres organes et/ou chez d’autres espèces. Il se poursuit à l’heure actuelle par la mise en place d’une base de données, TOXsIgN, permettant l’hébergement et l’accès à l’ensemble de signatures de toxicogénomique générées dans ce projet. De même, mon travail a également permis la mise en place de plusieurs outils dédiés à la toxicologie prédictive et à la visualisation de données, tels que le navigateur de génomes comme le ReproGenomics Viewer (RGV).