Cette thèse de doctorat propose une approche originale pour adapter les mappings basés sur les changements détectés dans l'évolution de SOCs du domaine biomédical. Notre proposition consiste à comprendre précisément les mappings entre SOCs, à exploiter les types de changements intervenant lorsque les SOCs évoluent, puis à proposer des actions de modification des mappings appropriées. Nos contributions sont multiples : (i) nous avons réalisé un travail expérimental approfondi pour comprendre l'évolution des mappings entre SOCs; nous proposons des méthodes automatiques (ii) pour analyser les mappings affectés par l'évolution de SOCs, et (iii) pour reconnaître l'évolution des concepts impliqués dans les mappings via des patrons de changement; enfin (iv) nous proposons des techniques d'adaptation des mappings à base d'heuristiques. Nous proposons un cadre complet pour l'adaptation des mappings, appelé DyKOSMap, et un prototype logiciel. Nous avons évalué les méthodes proposées et le cadre formel avec des jeux de données réelles contenant plusieurs versions de mappings entre SOCs du domaine biomédical. Les résultats des expérimentations ont démontré l'efficacité des principes sous-jacents à l'approche proposée. La maintenance des mappings, en grande partie automatique, est de bonne qualité..