Les récentes avancées dans le domaine de la miniaturisation des capteurs biomédicaux à ultra-faible consommation énergétique, permettent aujourd’hui la conception de systèmes de télésurveillance médicale, à la fois plus intelligents et moins invasifs. Ces capteurs sont capables de collecter des signaux vitaux tels que le rythme cardiaq ue, la température, la saturation en oxygène, la pression artérielle, l'ECG, l'EMG, etc., et de les transmettre sans fil à un smartphone ou un autre dispositif distant. Ces avancées sus-citées ont conduit une large communauté scientifique à s'intéresser à la conception de nouveaux systèmes d'analyse de données biomédicales, en particulier de l’électrocardiogramme (ECG). S’inscrivant dans cette thématique de recherche, la présente thèse s’intéresse principalement à l’analyse et à la détection automatique des maladies cardiaques coronariennes, en particulier l’ischémie myocardique et l’infarctus du myocarde (IDM). A cette fin, et compte tenu de la nature non stationnaire et fortement bruitée du signal ECG, le premier défi a été d'extraire les paramètres pertinents de l’ECG, sans altérer leurs caractéristiques essentielles. Cette problématique a déjà fait l’objet de plusieurs travaux et ne représente pas l’objectif principal de cette thèse. Néanmoins, étant un prérequis incontournable, elle a nécessité une étude et une compréhension de l'état de l'art afin de sélectionner la méthode la plus appropriée. En s'appuyant sur les paramètres ECG extraits, en particulier les paramètres relatifs au segment ST et à l'onde T, nous avons contribué dans cette thèse par deux approches d'analyse ECG : (1) Une première analyse réalisée au niveau de la série temporelle des paramètres ECG, son objectif est de détecter les élévations anormales du segment ST et de l'onde T, connues pour être un signe précoce d'une ischémie myocardique ou d’un IDM. (2) Une deuxième analyse réalisée au niveau des battements de l’ECG, dont l’objectif est la classification des anomalies du segment ST et de l’onde T en différentes catégories. Cette dernière approche est la plus utilisée dans la littérature, cependant, il est difficile d’interpréter les résultats des travaux existants en raison de l'absence d’une méthodologie standard de classification. Nous avons donc réalisé notre propre étude comparative des principales méthodes de classification utilisées dans la littérature, en prenant en compte diverses classes d'anomalies ST et T, plusieurs paramètres d'évaluation des performances ainsi que plusieurs dérivations du signal ECG. Afin d'aboutir à des résultats plus significatifs, nous avons également réalisé la même étude en prenant en compte la présence d'autres anomalies cardiaques fréquentes dans l’ECG (arythmies). Enfin, en nous basant sur les résultats de cette étude comparative, nous avons proposé une nouvelle approche de classification des anomalies ST-T en utilisant une combinaison de la technique du Boosting et du sous-échantillonnage aléatoire, notre objectif étant de trouver le meilleur compromis entre vrais-positifs et faux-positifs. / Recent advances in sensing and miniaturization of ultra-low power devices allow for more intelligent and wearable health monitoring sensor-based systems. The sensors are capable of collecting vital signs, such as heart rate, temperature, oxygen saturation, blood pressure, ECG, EMG, etc., and communicate wirelessly the collected data to a remote device and/or smartphone. Nowadays, these aforementioned advances have led a large research community to have interest in the design and development of new biomedical data analysis systems, particularly electrocardiogram (ECG) analysis systems. Aimed at contributing to this broad research area, we have mainly focused in this thesis on the automatic analysis and detection of coronary heart diseases, such as Ischemia and Myocardial Infarction (MI), that are well known to be the leading death causes worldwide. Toward this end, and because the ECG signals are deemed to be very noisy and not stationary, our challenge was first to extract the relevant parameters without losing their main features. This particular issue has been widely addressed in the literature and does not represent the main purpose of this thesis. However, as it is a prerequisite, it required us to understand the state of the art proposed methods and select the most suitable one for our work. Based on the ECG parameters extracted, particularly the ST segment and the T wave parameters, we have contributed with two different approaches to analyze the ECG records: (1) the first analysis is performed in the time series level, in order to detect abnormal elevations of the ST segment and the T wave, known to be an accurate predictor of ischemia or MI; (2) the second analysis is performed at the ECG beat level to automatically classify the ST segment and T wave anomalies within different categories. This latter approach is the most commonly used in the literature. However, lacking a performance comparison standard in the state of the art existing works, we have carried out our own comparison of the actual classification methods by taking into account diverse ST and T anomaly classes, several performance evaluation parameters, as well as several ECG signal leads. To obtain more realistic performances, we have also performed the same study in the presence of other frequent cardiac anomalies, such as arrhythmia. Based on this substantial comparative study, we have proposed a new classification approach of seven ST-T anomaly classes, by using a hybrid of the boosting and the random under sampling methods, our goal was ultimately to reach the best tradeoff between true-positives and false-positives.