Les interactions entre la convection humide et la dynamique de grande échelle sont au cœur du climat tropical et de sa variabilité. Les processus associés aux nuages convectifs, tels que la condensation, l'évaporation, les processus radiatifs, et le transport d'énergie à petite échelle associé, génèrent des gradients de température dans l'atmosphère. Ces derniers engendrent des circulations de grande échelle qui contrôlent les distributions spatio-temporelles d'énergie et d'humidité, et donc en retour celle de la convection. Ces interactions forment probablement l'un des problèmes scientifiques majeurs de la modélisation de l'atmosphère. L'objectif de cette thèse est d'analyser la représentation de ces interactions dans le modèle de climat ARPEGE-Climat Version 6 et de comprendre le rôle qu'elles peuvent jouer dans les principaux biais du modèle sous les tropiques, notamment un biais froid de plusieurs degrés en moyenne et haute troposphère et un biais sec vers 850 hPa. Les impacts des processus convectifs sur la grande échelle sont souvent caractérisés par deux quantités, la source de chaleur apparente Q1 et le puits d'humidité apparent Q2 . Bien que difficilement observables, ces deux quantités peuvent être estimées en déployant un réseau de radiosondages permettant de déterminer les différents termes des bilans d'eau et d'énergie sur un quadrilatère donné. Un tel dispositif a été mis en œuvre d'octobre à décembre 2011 pendant la campagne CINDY2011/DYNAMO au cœur de l'Océan Indien. Les observations collectées et les données de Q1 et Q2 dérivées ont été utilisées dans cette thèse pour (i) caractériser le cycle de vie de la convection et (ii) mettre en place une configuration unicolonne du modèle ARPEGE-Climat sur les quadrilatères Nord et Sud du domaine CINDY2011/DYNAMO. Les résultats ont montré que le modèle ARPEGE-Climat est capable de reproduire de manière satisfaisante les transitions entre régimes de convection peu profonde, profonde et stratiforme, malgré une nette sous-estimation du flux d'évaporation en surface et de l'activité convective sur le domaine nord. Le modèle reproduit plus difficilement l'humidification de la troposphère pendant les phases de cumulus peu profonds. Les résultats obtenus dans ce cadre unicolonne ont ensuite été confrontés à des configurations 3D du modèle ARPEGE-Climat, à la fois en mode AMIP où le modèle est seulement forcé par les températures de la mer observées, et en mode "Transpose-AMIP" où le modèle est de plus initialisé à partir d'états réalistes de l'atmosphère. L'analyse de la dérive systématique du modèle dans ces simulations Transpose-AMIP a permis de montrer que les biais obtenus en mode AMIP étaient associés à des processus rapides (quelques jours). Ces biais sont généralement aussi très similaires à ceux documentés dans le cadre unicolonne. L'origine des biais thermodynamiques est analysée plus en détail, soulignant un rôle important des régimes de convection profonde, notamment dans sa phase stratiforme, pour le biais froid de la haute troposphère, et des défauts importants dans les régimes de cumulus peu profond et de congestus pour les biais d'humidité. Ces régimes mériteront une attention particulière dans les prochains développements de la physique d'ARPEGE-Climat. / The tropical climate and its variability at multiple timescales are dominated by interactions between moist convection and the large-scale atmospheric circulation. Small-scale processes associated with convective clouds such as condensation and evaporation, radiation, and vertical mixing all contribute to atmospheric temperature gradients which generate large-scale circulations. Such circulations exert a control on the spatio-temporal distribution of energy and humidity within the tropical atmosphere and, in turn, on moist convection. These twoway interactions represent one of the most difficult scientific challenge for global atmospheric modelling. The main objective of the present thesis is to analyse the representation of these interactions in Version 6 of the ARPEGE-Climat atmospheric general circulation model and to understand their possible contribution to the main model biases in the tropics, especially a cold bias in the mid and upper troposphere and a dry bias around 850 hPa. The large-scale impacts of moist convection are often characterized by two quantities, the apparent heat source, Q1, and the apparent moisture sink, Q2. Although difficult to observe, these two quantities can be estimated by deploying a sounding array of sufficient density to compute the different terms of the water and energy budgets over a selected domain. Such a strategy was implemented between October and December 2011 during the CINDY2011/DYNAMO field campaign in the middle of the tropical Indian Ocean. The collected observations and the derived Q1 and Q2 estimates are used in the present thesis to (i) characterize the life cycle of the tropical convection and (ii) set up a single column configuration of the ARPEGE-Climat model on the northern and southern domains of the campaign. Results show that the model is able to capture satisfactorily the transitions between different convective regimes, from shallow to deep and stratiform, despite a strong undestimation of surface evaporation and of the overall convective activity over the northern domain. The model however shows some difficulties at simulating the troposphere moistening during the shallow cumulus regime. The single column model results are then compared to 3D configurations of the ARPEGEClimat model, both in AMIP mode where the model is only driven by observed sea surface temperatures, and in " Transpose-AMIP " mode where the model is also initialized from realistic atmospheric conditions. Through the analysis of the systematic atmospheric drift across these Transpose-AMIP integrations, the dominant contribution of fast (within a few days) processes to the model biases found in AMIP mode is highlighted. Such biases also show some similarity with the errors simulated in the single-column framework. A more detailed analysis of the model systematic errors reveals a strong contribution of deep convection, especially in its stratiform regime, to the cold bias in the upper troposphere, and of deficiencies in the shallow cumulus regime to the moisture biases. These regimes will therefore deserve a particular attention during the next phase of development of the ARPEGE-Climat model.