De nombreux systèmes embarqués implémentent des applications de traitement du signal, notamment lors de communications. Certains de ces traitements sont effectués par des filtres linéaires, qu'il est donc nécessaire de mettre en oeuvre numériquement sur ces cibles. Les systèmes embarqués sont sujets à diverses contraintes qu'il faut optimiser tout en conservant des systèmes fiables en terme de performance et de précision. L'arithmétique virgule fixe est généralement préférée à l'arithmétique flottante pour des systèmes embarqués de traitement du signal, entre autres car elle est moins coûteuse, disponibles dans tous les systèmes, permet d'utiliser des largeurs arbitraires sur des cibles matérielles et est généralement suffisante en terme de précision pour les applications de traitement du signal. Le calcul en virgule fixe nécessite d'aligner les positions des virgules pour ainsi rendre cohérent des calculs à base de nombres entiers. Cela implique des quantifications et l'enjeu est donc de minimiser la répercussion de ces arrondis sur le résultat final, en proposant une garantie sur l'erreur sur la sortie. Une méthodologie a été proposée durant cette thèse qui, à partir d'un algorithme de filtre linéaire, utilise une méthode analytique pour implémenter cet algorithme en virgule fixe et générer du code. Cette méthodologie considère à la fois les implémentations logicielles, et les implémentations matérielles qui impliquent la résolution d'un problème d'optimisation. Un outil, nommé FiPoGen, a été développé pour mettre en oeuvre les méthodes proposées et fournir automatiquement un code virgule fixe implémentant un filtre donné avec garantie sur l'erreur sur la sortie. / Embedded systems implement signal processing systems, such as linear filters, for example for communication through networks. These devices are subject to various constraints, such as power consumption, time-To-Market, area consumption, and so on, that is necessary to optimize while guaranteeing reliability and accuracy of the implemented systems. Fixed-Point arithmetic is generally used instead of floating-Point arithmetic for signal processing embedded systems because it is less expensive, all devices support fixed-Point numbers (as they are implemented only using integers), allows arbitrary word-Lengths in hardware implementation and is enough accurate for signal processing programs. Fixed-Point computations need the operands of an operation to be aligned together with the same position of the binary point. This leads to quantification errors and the goal is to minimize these round-Off effects onto the final result, by proposing a guarantee on the output error. During this thesis, a methodology has been proposed which implements a given algorithm in fixed-Point using analytical approach, and generates some codes. This methodology consider both software and hardware targets. The hardware approach is realized solving a word-Length optimization problem. A tool, named FiPoGen, has been developed that realizes this methodology and automatically yields fixed-Point code corresponding to a given filter algorithm with a guarantee on the output error.