L'objectif de ce travail de thèse est de détecter et de caractériser des cibles tridimensionnelles dans un milieu désordonné. Ce domaine de recherche est d'intérêt pour de nombreuses applications, telles que le sondage du sous-sol, l'imagerie médicale, la détection non-destructive et l'exploration géophysique, etc. Afin de distinguer les cibles des hétérogénéités du milieu, nous proposons d'utiliser l'une des techniques de retournement temporel, à savoir la méthode DORT (Décomposition de l'Opérateur de Retournement Temporel). La méthode DORT permet de générer des ondes focalisant sélectivement sur chaque cible présente dans un environnement fortement hétérogène. Par ailleurs, la richesse de ces ondes focalisantes est combinée avec un algorithme d'inversion non-linéaire. Ceci nous permet non seulement de localiser, mais aussi de caractériser les cibles (forme et permittivité). La résolution obtenue à l'aide de cette approche est bien meilleure que celles obtenues avec la méthode DORT ou la méthode d'inversion seules, en particulier dans la direction d'illumination. Cette résolution est d'autant meilleure que les données utilisées sont vectorielles. Dans le cas spécifique d'une configuration d'objets enfouis impliquant deux semi-espaces infinis, la caractérisation s'avère problématique. Une solution est apportée en appliquant l'approche de marche récurrente en fréquences. Ces développements théoriques sont également confrontés aux données expérimentales mesurées dans le domaine optique. Une nouvelle Microscopie Tomographique par Diffraction (MTD) est mise en œuvre dans le cadre de cette thèse en tenant compte du caractère vectoriel de la lumière. Ce faisant, une résolution d'environ un quart de la longueur d'onde a été obtenue sur des échantillons en résine déposés sur un substrat de silicium. De plus, nous avons aussi appliqué avec succès la méthode DORT à la MTD afin de focaliser et caractériser de manière sélective plusieurs diffuseurs de tailles différentes.Lors de ce travail de thèse nous avons également développé des méthodes de caractérisation en régime transitoire. Les différentes méthodes d'inversion élaborées dans ce cadre ont été validées sur des données synthétiques et expérimentales dans le domaine des radio-fréquences. / The objective of this thesis work is to detect and to characterize three-dimensional targets in a disordered medium, using electromagnetic excitations. This research domain is of great interest in many applications, such as subsoil probing, medical imaging, non-destructive testing and geophysical exploration, etc. In order to extract the target information from the heterogeneities of the medium, we propose to use one of the time reversal technique, namely the DORT method (French acronym for Décomposition de l'Opérateur de Retournement Temporel). This method permits us to generate different waves that focus selectively on each target in high noisy environment. Moreover, this method is also combined with a non-linear inversion algorithm, which permits not only to localize but also to characterize the targets. The reconstruction resolution appears to be better than the ones obtained with the DORT or the inversion procedure alone, especially in the illumination direction. It is also shown that using full-polarized data is indispensable for achieving better performances rather than in scalar configuration. Moreover, in the half-space configuration, it is mandatory to use the frequency-diversity data to get an accurate reconstruction. These theoretical developments are also confronted to experimental data measured in the optical domain. A full-polarization Tomographic Diffractive Microscopy (TDM) is implemented and a resolution about one-fourth of the wavelength is thus obtained. Furthermore, the DORT method is applied in TDM to realize selective focalization and characterization. In the presence of multiple targets, selective characterization of each scatterer is achieved.This thesis work also deals with the characterization problem using transient data. Different inversion algorithms are validated using synthetic and experimental hyper-frequency data.