Dans le cadre de la classification de sons,cette thèse construit des représentations du signal qui vérifient des propriétés d’invariance et de variabilité inter-classe. D’abord, nous étudions le scattering temps- fréquence, une représentation qui extrait des modulations spectrotemporelles à différentes échelles. Enclassification de sons urbains et environnementaux, nous obtenons de meilleurs résultats que les réseaux profonds à convolutions et les descripteurs à court terme. Ensuite, nous introduisons le scattering en spirale, une représentation qui combine des transformées en ondelettes selon le temps, selon les log-fréquences, et à travers les octaves. Le scattering en spirale suit la géométrie de la spirale de Shepard, qui fait un tour complet à chaque octave. Nous étudions les sons voisés avec un modèle source-filtre non stationnaire dans lequel la source et le filtre sont transposés au cours du temps, et montrons que le scattering en spirale sépare et linéarise ces transpositions. Le scattering en spirale améliore lesperformances de l’état de l’art en classification d’instruments de musique. Outre la classification de sons, le scattering temps-fréquence et le scattering en spirale peuvent être utilisés comme des descripteurspour la synthèse de textures audio. Contrairement au scattering temporel, le scattering temps-fréquence est capable de capturer la cohérence de motifs spectrotemporels en bioacoustique et en parole, jusqu’à une échelle d’intégration de 500 ms environ. À partir de ce cadre d’analyse-synthèse, une collaboration artscience avec le compositeur Florian Hecker / This dissertation addresses audio classification by designing signal representations which satisfy appropriate invariants while preserving inter-class variability. First, we study time-frequencyscattering, a representation which extract modulations at various scales and rates in a similar way to idealized models of spectrotemporal receptive fields in auditory neuroscience. We report state-of-the-artresults in the classification of urban and environmental sounds, thus outperforming short-term audio descriptors and deep convolutional networks. Secondly, we introduce spiral scattering, a representationwhich combines wavelet convolutions along time, along log-frequency, and across octaves. Spiral scattering follows the geometry of the Shepard pitch spiral, which makes a full turn at every octave. We study voiced sounds with a nonstationary sourcefilter model where both the source and the filter are transposed through time, and show that spiral scattering disentangles and linearizes these transpositions. Furthermore, spiral scattering reaches state-of-the-art results in musical instrument classification ofsolo recordings. Aside from audio classification, time-frequency scattering and spiral scattering can be used as summary statistics for audio texture synthesis. We find that, unlike the previously existing temporal scattering transform, time-frequency scattering is able to capture the coherence ofspectrotemporal patterns, such as those arising in bioacoustics or speech, up to anintegration scale of about 500 ms. Based on this analysis-synthesis framework, an artisticcollaboration with composer Florian Hecker has led to the creation of five computer music