Le domaine de la recherche en neuroimagerie nécessite de pouvoir partager, réutiliser et comparer les outils de traitement d'images des différents laboratoires. Cependant la tâche de partage de traitement sous forme de services et leur composition sous forme de workflow reste une tâche difficile et trop souvent complexe. Ceci est dû dans la plupart des cas à l'hétérogénéité des services et des plateformes qui diffèrent au niveau de leurs conceptions et de leurs implémentations. Nous travaillons dans le cadre du projet NeuroLOG, une initiative cherchant à construire un système fédéré pour le partage de données et d'outils de traitement dans le domaine de la neuroimagerie. Il adopte une approche ontologique pour assurer la médiation et le partage de ressources entre les différents collaborateurs. Notre travail de thèse vise à compléter la médiation pour assurer le partage et la composition des outils de traitement d'images et à fournir aux utilisateurs spécialistes et non-spécialistes du domaine de la neuroimagerie une plateforme de composition de service ergonomique et facile à utiliser. Nous utilisons pour cela les techniques du web sémantique afin de remédier aux différents problèmes d'interopérabilité et de cohérence de ressources utilisées et produites. La première solution proposée se fonde sur une extension de la plateforme OWL-S. Elle a été adaptée aux différents services web de la plateforme de neuroimagerie. On a déduit que finalement les outils qui ne possèdent pas le format de services web et une description conforme au standard WSDL ne peuvent pas être enchaînés sous forme de workflow. A partir de là, nous avons proposé une autre approche pour effectuer la composition de services de traitement d'images. Elle se se fonde sur un nouveau modèle ontologique de composition de services qui répond aux exigences de la neuroimagerie, qui s'articule bien avec l'ontologie de domaine OntoNeuroLOG et qui pourra remédier aux différents problèmes rencontrés lors de l'élaboration de la première approche. Ce travail a permit de remédier à la fois aux problèmes d'hétérogénéité des descripteurs des services et à l'interopérabilité des services selon les contraintes de la neuroimagerie au sein de la plateforme NeuroLOG.