Dans le cadre de notre thèse, nous avons proposé une approche générique d’extraction automatique des événements et de leur exploitation. L’approche est organisée en quatre composantes indépendantes et réutilisables. Une première composante de prétraitement, où les textes sont nettoyés et segmentés. Au cours de la seconde étape, les événements sont extraits en sebasant sur notre algorithme AnnotEC qui dispose d’une complexité polynomiale et qui est associé à des cartes sémantiques et des ressources linguistiques dédiées. Nous avons mis en place deux nouvelles mesures de similarité SimCatégoreille et SimEvent pour regrouper les événementssimilaires dans le cadre de la troisième composante de clustering. Les annotations, ajoutées tout au long des trois premières étapes, sont exploitées au niveau de la dernière composante par le bais des fichiers de synthèse paramétrables par l’utilisateur.L’approche a été évaluée sur un corpus issu du Web 2.0. Nous avons comparé les résultats avec des méthodes d’apprentissage automatique et des méthodes linguistiques par compilation et nous avons obtenu de meilleurs résultats.