Les maladies émergentes à transmission vectorielle sont une préoccupation croissante et particulièrement lorsqu’elles affectent les chevaux, une population spécifiquement à risque vis-à-vis de la propagation de maladies. En effet, les chevaux voyagent fréquemment et, malgré l’impact sanitaire et économique des maladies équines, les règlementations sanitaires et les principes de biosécurité et de traçabilité censés assurer la sécurité des mouvements d'équidés ne sont pas toujours en place. Notre travail propose d'améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux en utilisant différentes méthodes pour estimer la probabilité d'émergence d'une maladie. Tout d'abord, nous avons développé un modèle quantitatif et spatio-temporel combinant différentes probabilités pour estimer les risques d'introduction de la peste équine et de l’encéphalose équine. Ces combinaisons permettent d’obtenir une image plus détaillée du risque posé par ces agents pathogènes. Nous avons ensuite évalué des systèmes de surveillance syndromique par deux approches méthodologiques: l'approche classique avec un seuil d'alarme basé sur un multiple de l'erreur standard de prédiction, et l'approche bayésienne basée sur le rapport de vraisemblance. Nous avons travaillé ici principalement sur la détection précoce du virus West Nile en utilisant les symptômes nerveux des chevaux. Les deux approches ont fourni des résultats prometteurs, mais l’approche bayésienne était particulièrement intéressante pour obtenir un résultat quantitatif et pour combiner différentes informations épidémiologiques. Pour finir, l'approche bayésienne a été utilisée pour combiner quantitativement différentes sources d'estimation du risque : surveillance syndromique multivariée, et combinaison de la surveillance syndromique avec les résultats d’analyses de risques. Ces combinaisons ont données des résultats prometteurs. Ce travail, basé sur des estimations de risque, contribue à améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux et facilite la prise de décision. Les principales perspectives de ce travail sont d'améliorer la collecte et le partage de données, de mettre en oeuvre une évaluation complète des performances des systèmes de surveillance multivariés, et de favoriser l'adoption de ce genre d’approche par les décideurs en utilisant une interface conviviale et en mettant en place un transfert de connaissance. / Emerging vector-borne diseases are a growing concern, especially for horse populations, which are at particular risk for disease spread. In general, horses travel widely and frequently and, despite the health and economic impacts of equine diseases, effective health regulations and biosecurity systems to ensure safe equine movements are not always in place. The present work proposes to improve the surveillance of vector-borne diseases in horses through the use of different approaches that assess the probability of occurrence of a newly introduced epidemic. First, we developed a spatiotemporal quantitative model which combined various probabilities in order to estimate the risk of introduction of African horse sickness and equine encephalosis. Such combinations of risk provided more a detailed picture of the true risk posed by these pathogens. Second, we assessed syndromic surveillance systems using two approaches: a classical approach with the alarm threshold based on the standard error of prediction, and a Bayesian approach based on a likelihood ratio. We focused particularly on the early detection of West Nile virus using reports of nervous symptoms in horses. Both approaches provided interesting results but Bayes’ rule was especially useful as it provided a quantitative output and was able to combine different epidemiological information. Finally, a Bayesian approach was also used to quantitatively combine various sources of risk estimation in a multivariate syndromic surveillance system, as well as a combination of quantitative risk assessment with syndromic surveillance (applied to West Nile virus and equine encephalosis, respectively). Combining evidence provided promising results. This work, based on risk estimations, strengthens the surveillance of VBDs in horses and can support public health decision making. It also, however, highlights the need to improve data collection and data sharing, to implement full performance assessments of complex surveillance systems, and to use effective communication and training to promote the adoption of these approaches.