Dans le cadre de la rééducation orthophonique des troubles de la parole associés à un mauvais positionnement de la langue, il peut être utile au patient et à l’orthophoniste de visualiser la position et les mouvements de cet articulateur naturellement très peu visible. L’imagerie échographique peut pallier ce manque, comme en témoignent de nombreuses études de cas menées depuis plusieurs années dans les pays anglo-saxons. Appuyés par de nombreux travaux sur les liens entre production et perception de la parole, ces études font l’hypothèse que ce retour articulatoire visuel faciliterait la rééducation du patient. Lors des séances orthophoniques, le patient semble, en effet, mieux appréhender les déplacements de sa langue, malgré la difficulté d’interprétation sous-jacente de l’image échographique liée au bruit inhérent à l’image et à l’absence de vision des autres articulateurs. Nous développons dans cette thèse le concept d’échographie linguale augmentée. Nous proposons deux approches afin d’améliorer l’image échographique brute, et présentons une première application clinique de ce dispositif. La première approche porte sur le suivi du contour de la langue sur des images échographiques. Nous proposons une méthode basée sur une modélisation par apprentissage supervisé des relations entre l’intensité de l’ensemble des pixels de l’image et les coordonnées du contour de langue. Une étape de réduction de la dimension des images et des contours par analyse en composantes principales est suivie d’une étape de modélisation par réseaux de neurones. Nous déclinons des implémentations mono-locuteur et multi-locuteur de cette approche dont les performances sont évaluées en fonction de la quantité de contours manuellement annotés (données d’apprentissage). Nous obtenons pour des modèles mono-locuteur une erreur de 1,29 mm avec seulement 80 images, performance meilleure que celle de la méthode de référence EdgeTrak utilisant les contours actifs. La deuxième approche vise l’animation automatique, à partir des images échographiques, d’une tête parlante articulatoire, c’est-à-dire l’avatar d’un locuteur de référence qui révèle les structures externes comme internes de l’appareil vocal (palais, pharynx, dent, etc.). Nous construisons tout d’abord un modèle d’association entre les images échographiques et les paramètres de contrôle de la langue acquis sur ce locuteur de référence. Nous adaptons ensuite ce modèle à de nouveaux locuteurs dits locuteurs source. Pour cette adaptation, nous évaluons la technique Cascaded Gaussian Mixture Regression (C-GMR), qui s’appuie sur une modélisation conjointe des données échographiques du locuteur de référence, des paramètres de contrôle de la tête parlante, et des données échographique d’adaptation du locuteur source. Nous comparons cette approche avec une régression directe par GMR entre données du locuteur source et paramètre de contrôle de la tête parlante. Nous montrons que l’approche par C-GMR réalise le meilleur compromis entre quantité de données d’adaptation d’une part, et qualité de la prédiction d’autre part. Enfin, nous évaluons la capacité de généralisation de l’approche C-GMR et montrons que l’information a priori sur le locuteur de référence exploitée par ce modèle permet de généraliser à des configurations articulatoires du locuteur source non vues pendant la phase d’adaptation. Enfin, nous présentons les premiers résultats d’une application clinique de l’échographie augmentée à une population de patients ayant subi une ablation du plancher de la bouche ou d’une partie de la langue. Nous évaluons l’usage du retour visuel en temps réel de la langue du patient et l’usage de séquences enregistrées préalablement sur un orthophoniste pour illustrer les articulations cibles, par des bilans orthophoniques classiques pratiqués entre chaque série de séances. Les premiers résultats montrent une amélioration des performances des patients, notamment sur le placement de la langue. / In the framework of speech therapy for articulatory troubles associated with tongue misplacement, providing a visual feedback might be very useful for both the therapist and the patient, as the tongue is not a naturally visible articulator. In the last years, ultrasound imaging has been successfully applied to speech therapy in English speaking countries, as reported in several case studies. The assumption that visual articulatory biofeedback may facilitate the rehabilitation of the patient is supported by studies on the links between speech production and perception. During speech therapy sessions, the patient seems to better understand his/her tongue movements, despite the poor quality of the image due to inherent noise and the lack of information about other speech articulators. We develop in this thesis the concept of augmented lingual ultrasound. We propose two approaches to improve the raw ultrasound image, and describe a first clinical application of this device.The first approach focuses on tongue tracking in ultrasound images. We propose a method based on supervised machine learning, where we model the relationship between the intensity of all the pixels of the image and the contour coordinates. The size of the images and of the contours is reduced using a principal component analysis, and a neural network models their relationship. We developed speaker-dependent and speaker-independent implementations and evaluated the performances as a function of the amount of manually annotated contours used as training data. We obtained an error of 1.29 mm for the speaker-dependent model with only 80 annotated images, which is better than the performance of the EdgeTrak reference method based on active contours.The second approach intends to automatically animate an articulatory talking head from the ultrasound images. This talking head is the avatar of a reference speaker that reveals the external and internal structures of the vocal tract (palate, pharynx, teeth, etc.). First, we build a mapping model between ultrasound images and tongue control parameters acquired on the reference speaker. We then adapt this model to new speakers referred to as source speakers. This adaptation is performed by the Cascaded Gaussian Mixture Regression (C-GMR) technique based on a joint model of the ultrasound data of the reference speaker, control parameters of the talking head, and adaptation ultrasound data of the source speaker. This approach is compared to a direct GMR regression between the source speaker data and the control parameters of the talking head. We show that C-GMR approach achieves the best compromise between amount of adaptation data and prediction quality. We also evaluate the generalization capability of the C-GMR approach and show that prior information of the reference speaker helps the model generalize to articulatory configurations of the source speaker unseen during the adaptation phase.Finally, we present preliminary results of a clinical application of augmented ultrasound imaging to a population of patients after partial glossectomy. We evaluate the use of visual feedback of the patient’s tongue in real time and the use of sequences recorded with a speech therapist to illustrate the targeted articulation. Classical speech therapy probes are led after each series of sessions. The first results show an improvement of the patients’ performance, especially for tongue placement.