Les organismes vivants sont capables d'exprimer plusieurs transcrits (ou ARN) alternatifs à partir d'un même gène. Ces transcrits sont responsables des mécanismes de régulation de l'organisme, certains sont traduits en protéine. Détecter l'ensemble des transcrits pouvant être exprimés par un gène est aujourd'hui un problème ouvert auquel de nombreuses méthodes informatiques telles que le séquençage des données de l'ARN, les méthodes d'alignements de séquences épissées ou encore les méthodes de génomiques comparative tentent de répondre. Cette thèse propose une méthode de génomique comparative permettant de comparer la séquence de gènes partagés par plusieurs espèces. Il en résulte une méthode de prédiction de transcrits à une échelle multi-espèces, en s'appuyant sur une structure de graphes. Cette méthode a été appliquée à trois espèces (humain, souris, chien). Elle a permis de prédire un nombre important de transcrits et d'identifier un ensemble de gènes conservés entre les trois espèces et partageant les mêmes structures exoniques et les mêmes CDS.