National audienceThe temporal phenomena have many facets that are studied by different communities. In Semantic Web, large heterogeneous data are handled and produced. These data often have informal, semi-formal or formal temporal information which must be interpreted by software agents. In this paper we present Human Time Ontology (HuTO) an RDFS ontology to annotate and represent temporal data. A major contribution of HuTO is the modeling of non-convex intervals giving the ability to write queries for this kind of interval. HuTO also incorporates normalization and reasoning rules to explicit certain information. HuTO also proposes an approach which associates a temporal dimension to the knowledge base content. This facilitates information retrieval by considering or not the temporal aspect.Un défi majeur en informatique est la modélisation et le raisonnement sur les données temporelles. Ce travail est devenu encore plus important avec l'émergence du Web sémantique où de grandes quantités données hétérogènes sont manipulées. Ces données comportent souvent des informations temporelles informelles, semi-formelles ou formelles qui doivent être interprétées par les agents logiciels. Dans cet article nous présentons notre ontologie, Humain Time Ontologie (HuTO), une ontologie en RDFS pour annoter des ressources en RDF et représenter les expressions narratives temporelles. Une des contributions majeures de HuTO est la modélisation des intervalles non-convexes c'est-à-dire les intervalles répétitifs comme tous les mercredi mais également la possibilité d'écrire des requêtes sur ce type d'intervalle. HuTO intègre aussi des règles de normalisation et de raisonnement pour expliciter certaines informations temporelles. HuTO propose aussi une approche qui permet de garder distincte la dimension temporelle et les annotations du domaine métier. Cela facilite la recherche d'informations qu'elles soient temporelles ou non