Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre de la maîtrise statistique des processus (MSP). Les principales cartes de contrôle univariées et multivariées sont présentées dans le chapitre I. Un résumé non-exhaustif des méthodes de détection de la cause d'une situation hors contrôle dans un processus multivarié est donné dans le chapitre II. Une nouvelle méthodologie de contrôle et de diagnostic de processus - FNAD (Filtrage Numérique et Analyse Discriminante) - a été proposée dans le chapitre III. Un exemple pratique d'utilisation de la méthode FNAD a été donné pour le diagnostic d'un processus de fabrication du polyéthylène de faible densité. Deux nouvelles cartes de contrôle - la carte de contrôle par filtrage numérique (CCFN) et la carte de contrôle spectrale (CCS) ont été proposées dans le chapitre IV. Le principe de construction de la carte CCFN repose sur l'utilisation des équations récurrentes définissant les filtres numériques RII (Réponse Impulsionnelle Infinie) ou ARMA (AutoRegressive Moving Average). Les limites de contrôle et l'efficacité de la carte CCFN ont été calculées à l'aide de simulations. Le principe de contrôle de la carte de contrôle spectrale (CCS) est basé sur l'analogie temps-fréquence: une fenêtre glissante est déplacée dans le domaine temporel et le contenu spectral de la fenêtre est analysé afin de détecter les changements de la moyenne. La formule analytique de la limite de contrôle a été donnée. Les performances de la carte dans la détection des différents déréglages ont été calculées à partir des simulations et comparées avec celles de la carte EWMA.