Ce travail s'intéresse à l'interpolation des données spatiales et à la prise en compte des différentes imprécisions et incertitudes. De précédents travaux nous ont conduit à la définition d'un processus d'agrégation sémantique permettant de combiner des informations spatiales décrites par des ensembles flous et des degrés de possibilité. Cet article propose de modifier ce processus d'agrégation, de manière à prendre en compte un variogramme flou, décrivant la structure spatiale de la variable étudiée. Il définit pour cela une méthode de dilatation floue des données spatiales, et introduit une transformation entre un modèle probabiliste défini par une variance floue et un modèle possibiliste. Une application de la méthode à des données simulées est également présentée. Cette application permet de comparer les résultats obtenus sans et avec prise en compte de la structure spatiale, avec différentes densités de points. Abstract: This work deals with spatial interpolation and problems related to the imprecision and the uncertainty of the data. Previous works led us to define a semantic-based aggregation process, which allows the combination of spatial data defined by fuzzy sets and possibility degrees. This article proposes to modify this aggregation process, in order to take into account a fuzzy variogram describing the spatial structure of the data. Therefore, it defines a method for the fuzzy dilatation of the spatial data and introduces a transformation of a probabilistic model defined by a fuzzy variance and a possibilistic model. An application of the method to theoretical data is also presented. This application allows to compare the results provided with and without taking into account the spatial structure, with different point densities.