La SRM proton constitue un outil non invasif unique pour l'exploration biochimique quantitative des tissus vivants. Les deux études présentées dans cette thèse visent à maîtriser chacune des phases impliquées depuis l’acquisition des données jusqu’à l’estimation fiable et précise des profils métaboliques des tissus explorés. Des protocoles expérimentaux d’acquisition des signaux de spectrométrie de résonance magnétique proton in vivo à temps d’écho courts ont été définis puis optimisés pour une application pré-clinique (souris) sur un imageur 4.7T et pour une étude en environnement clinique menée à 1.5T. La première étude a permis de mesurer longitudinalement les altérations des métabolites cérébraux (N-acétyl-aspartate, choline, créatine, taurine) chez un modèle murin de neuro-inflammation sur un imageur 4.7T, et la seconde étude avait pour objectif la mesure de la quantité totale et la composition lipidique hépatique en environnement clinique à 1.5T chez des sujets stéatosiques. Des méthodes d’estimation des contributions métaboliques et lipidiques adaptées aux propriétés physiques de signaux ont été validées pour chacune de ces applications. Ces méthodes sont fondées sur des algorithmes de moindres carrés non linéaires. Des stratégies multi-tirages des valeurs initiales et des contraintes ont été favorablement validées. Les atouts et les originalités de ce projet reposent sur les développements synergiques des protocoles d’acquisitions et des méthodes de traitement du signal associées. Ces développements ont pour vocation d’enrichir la palette des informations biochimiques collectées pour l’aide au pronostic et diagnostic médical / The proton MRS is a unique non-invasive method to quantitative biochemical exploration of living tissues. The studies presented in this thesis aim to handle each one of the involved steps, from data acquisition to reliable and precise metabolic profile estimation of explored tissues. Protocols for experimental acquisition of in vivo, short echo-time magnetic resonance signals were defined, and optimized for a pre-clinical application (mice) on a 4.7T scanner and for a clinical study at 1.5T. The first study allowed yo measuring cerebral metabolite (N-acetyl-aspartate, choline, creatine, taurine) alterations along time in a murine model of neuro-inflammation on a 4.7T scanner and the second study aimed to measure the total quantity and the composition of liver fat in patients with hepatic steatosis in a clinical environment at 1.5T. Signal processing methods for metabolite and fat contribution estimates, coping with physical signal properties were validated for both studies. These methods are based on non-linear least squares algorithms. Multiple starting values and constraints strategies were successfully validated. The assets and the originality of this project are based on the synergic developments of acquisition protocols and the associated signal processing methods. These developments were designed to enrich the list of the biochemical information non-invasively measured, in order to help medical prognostic and diagnostic