La réduction des inégalités d’exposition environnementale constitue un axe majeur en santé publique en France comme en témoignent les priorités des différents Plan Nationaux Santé Environnement (PNSE). L’objectif de cette thèse est de développer une approche intégrée pour la caractérisation des inégalités environnementales et l’évaluation de l’exposition spatialisée de la population aux HAP en France.Les données produites dans le cadre des réseaux de surveillance de la qualités des milieux environnementaux sont le reflet de la contamination réelle des milieux et de l’exposition globale des populations. Toutefois, elles ne présentent généralement pas une représentativité spatiale suffisante pour caractériser finement les expositions environnementales, ces réseaux n’ayant pas été initialement conçus dans cet objectif. Des méthodes statistiques sont développées pour traiter les bases de données d’entrée (concentrations environnementales dans l’eau, l’air et le sol) et les rendre pertinentes vis à vis des objectifs définis de caractérisation de l’exposition. Un modèle multimédia d’exposition, interfacé avec un Système d’Information Géographique pour intégrer les variables environnementales, est développé pour estimer les doses d’exposition liées à l’ingestion d’aliments, d’eau de consommation, de sol et à l’inhalation de contaminants atmosphériques. La méthodologie a été appliquée pour trois Hydrocarbures Aromatiques Polycycliques (benzo[a]pyrène, benzo[ghi]pérylène et indéno[1,2,3-cd]pyrène) sur l’ensemble du territoire français. Les résultats permettent de cartographier des indicateurs d’exposition, d’identifier les zones de surexposition et de caractériser les déterminants environnementaux. Dans une logique de caractérisation de l’exposition, la spatialisation des données issues des mesures environnementales pose un certain nombre de questions méthodologiques qui confèrent aux cartes réalisées de nombreuses incertitudes et limites relatives à l’échantillonnage et aux représentativités spatiales et temporelles des données. Celles-ci peuvent être réduites par l’acquisition de données supplémentaires et par la construction de variables prédictives des phénomènes spatiaux et temporels considérés.Les outils de traitement statistique de données développés dans le cadre de ces travaux seront intégrés dans la plateforme PLAINE pour être déclinés sur d’autres polluants en vue de prioriser les mesures de gestion à mettre en œuvre. / Reducing environmental exposure inequalities has become a major focus of public health efforts in France, as evidenced by the French action plans for health and the environment. The aim of this thesis is to develop an integrated approach to characterize environmental inequalities and evaluate the spatialized exposure to PAH in France.The data produced as part of the monitoring quality networks of environmental media reflect the actual contamination of the environment and the overall exposure of the populations. However they do not always provide an adequate spatial resolution to characterize environmental exposures as they are usually not assembled for this specific purpose. Statistical methods are employed to process input databases (environmental concentrations in water, air and soil) in the objective of characterizing the exposure. A multimedia model interfaced with a GIS, allows the integration of environmental variables in order to yield exposure doses related to ingestion of food, water and soil as well as atmospheric contaminants' inhalation.The methodology was applied to three Polycyclic Aromatic Hydrocarbon substances, (benzo[a]pyrene, benzo[ghi]perylene and indeno[1,2,3-cd]pyrene), in France. The results obtained, allowed to map exposure indicators and to identify areas of overexposure and characterize environmental determinants. In the context of exposure characterization, the direct spatialization of available data from environmental measurement datasets poses a certain number of methodological questions which lead to uncertainties related to the sampling and the spatial and temporal representativeness of data. These could be reduced by acquiring additional data or by constructing predictive variables for the spatial and temporal phenomena considered.Data processing algorithms and calculation of exposure carried out in this work, will be integrated in the French coordinated integrated environment and health platform-PLAINE in order to be applied on other pollutants and prioritize preventative actions.