Abstract FR:

Cette these est consacree a l'estimation et a la poursuite adaptative pour les modeles lineaires aleatoires. Elle se compose de trois articles dont les cadres sont les modeles de regression, arma et armax. Dans le premier article, on etudie l'algorithme des moindres carres generalises pour les modeles armax. On s'interesse egalement a l'identification arma. Dans le second article, on propose un nouvel algorithme des moindres carres ponderes. On etudie son comportement avec les modeles de regression. Dans le cadre arx, on parvient a resoudre le probleme de la poursuite d'une trajectoire de reference, en assurant egalement l'estimation des parametres du modele. Dans le troisieme article, on etend au cadre armax les resultats du second article. On etablit une comparaison entre les algorithmes des moindres carres generalises et ponderes pour les modeles armax. Les principaux resultats de la these sont finalement illustres par des simulations