L’analyse vibratoire est l’une des principales méthodes pour le suivi et la maintenance des machines tournantes. Cette thèse s’inscrit dans cette thématique et en particulier dans le diagnostic des roulements en régime variable. L’objectif de la thèse est l’élaboration de capteurs logiciels. Ces derniers pourraient fournir un indicateur pertinent sur l’état de roulements défectueux à partir des signaux de vibrations de type aléatoire qu’ils génèrent dans les cas où ils sont mélangées à d’autres sources vibratoires provenant de défaut d’engrenages générant des signaux déterministes. Afin de diagnostiquer d’une façon efficace les cas d’avarie, il faut au préalable séparer le signal de vibration relatif à chaque source de vibration. En régime stationnaire, l’outil utilisé pour estimer la composante déterministe est la moyenne synchrone. En régime variable, la partie déterministe du signal de vibration évolue avec le régime même si l’enregistrement du signal de vibration est synchronisé avec la vitesse de rotation. Dès lors, cette composante ne devient plus périodique et son estimation par la moyenne synchrone classique devient inappropriée. Nous avons alors proposé une nouvelle approche qui consiste à caractériser les signaux de vibrations en régime variable en introduisant la notion de cyclo-non-stationnarité. Ceci nous a permis de développer un outil d'estimation des composantes déterministes du signal qui sont caractérisées par la cyclo-non-stationnarité d'ordre 1 et de développer un outil de caractérisation de la cyclo-non-stationnarité d'ordre 2 basé sur la synchronisation de la corrélation spectrale. Les performances de cet outil ont été testées avec succès sur des signaux synthétiques ainsi que sur des signaux réels. / Vibration analysis is one of the main methods for rotating machinery monitoring. The topic of this thesis is the diagnosis of rolling element bearings under varying rotating speed. The objective is the development of software sensors providing a relevant indicator of bearing condition monitoring from the vibration signal generated by the bearing. Often, rotating machinery is composed from gears and bearings. Gear faults generate deterministic components and bearing faults generate random components. To diagnose, the key point is to extract the vibration signal caused by bearing from the total vibration signal. In constant rotating speed condition, the used tool to estimate the deterministic component is the time synchronous averaging. In varying rotating speed, the signal becomes "cyclo-non-stationary". Therefore, the traditional synchronous averaging method becomes inappropriate and one needs to extend its definition and estimation process. In this thesis, we develop a new approach based on a decomposition of the vibration signal into a set of cyclo-non-stationary components. This allowed us to develop a tool for estimating the deterministic components of the signal which are characterized by cyclo-non-stationarity order 1 and to develop a tool for characterizing the cyclo-non-stationarity order 2 based on synchronized spectral correlation. The performance of this tool has been tested on synthetic signals and on real signals.