La production participative, en anglais Crowdsourcing (CS), est une approche prometteuse qui permet de récolter des services et des données en une courte période et à moindre coût en utilisant les compétences des personnes connectées. Le CS a été utilisé dans plusieurs domaines d’application prouvant ainsi son efficacité et sa versatilité. Pourtant, comme ils sont produits par des acteurs anonymes, les services et les données (aussi appelés contributions) récoltés par CS ne sont pas forcément d’une qualité optimale permettant une exploitation fiable de ceux-ci. En effet, la qualité de ces données dépend de deux facteurs principaux: (i) la fiabilité des travailleurs et (ii) l’influence de leur subjectivité sur leurs contributions. Il est en fait primordial de vérifier la qualité des contributions. Néanmoins, cette vérification augmente le temps et le coût nécessaire pour achever une campagne de CS. Le but de la thèse est de fournir les outils théoriques et pratiques permettant de répondre à la problématique suivante : comment peut-on contrôler la qualité des contributions dans un système de CS tout en respectant la spécificité de chaque tâche et de chaque travailleur, en minimisant le coût et le temps additionnels et en restant indépendant de toute connaissance complémentaire comme la vérité terrain par exemple.