Les réseaux mobiles ad hoc, appelé généralement MANET ( Mobile Ad hoc NETwork ) continuent augmenter leur présence dans notre vie. Ils deviennent une pierre angulaire du commerce, de la société, de l'armée, de la science, et même des applications de future. Cependant, ces réseaux opèrent souvent dans des environnements ouverts, ce qui les rend particulièrement vulnérables aux nombreux menaces. Ainsi, les méthodes traditionnelles de sécuriser les réseaux s'appuyant sur les techniques de prévention, par exemple le pare-feu et le cryptage, ne sont plus suffisants et doivent être enrichies par des mécanismes réactifs comme le système de détection d'intrusions (ou Intrusion Detection System(IDS)). Concevoir un IDS pour les MANETs est assez difficile parce qu'il doit à la fois assurer une précision de détection élevée, prendre en compte les ressources limitées (en terme de mémoire, de batteries et la bande passante), et adapter à la nature dynamique de ces réseaux. En plus, le système de détection ne devrait pas être une cible d'attaques ou la falsification. Nous avons proposé dans cette thèse un système robuste, léger et efficace de détection qui répond aux exigences de MANETs. Nous avons d'abord étudié les attaques qui menacent les MANETs, en se concentrant sur les attaques visant le protocole de routage OLSR (Optimized Link State Routing). Ensuite, nous présentons notreIDS qui offre un taux élevé d'attaques ainsi que le maintien efficacement les ressources limitées du réseau. A cet effet, notre système analyse les traces de routage au lieu de surveiller le trafic afin d'identifier tout évidence d’activité suspecte. Après, il fait correspondre les évidences à un ensemble de signatures prédéfinies; une signature est perçue comme étant un ensemble partiellement ordonné d’événements caractérisant une intrusion. En outre, notre IDS dépend du degré de suspicion des évidences afin de manière à efficacement limiter le nombre et la durée de ses opérations coûteuses entermes de ressources. Vers une meilleure gestion des ressources disponibles, nous utilisons également l'intervalle deconfiance pour mesurer la fiabilité de détection. Cette mesure statistique permet à: (i) éviter le gaspillage de ressources résultant de collecte et de traitement des évidences redondantes, et (ii) prendre correctement la décision liées à la détection, par exemple déclarer le noeud suspect comme étant un intrus. Afin d'améliorer la robustesse de notre IDS, nous le couple avec un modèle de crédit basé sur l'entropie. Ce modèle surveille le comportement des noeuds lors de la détection afin d’assigner un crédit pour chaque noeud dans le réseau. Notre IDS se base sur les crédits attribuées aux noeuds afin de réduire les effets néfastes des évidences falsifiées fournies par les noeuds méfiants. Le modèle decrédit proposé prend en compte le niveau de risque des attaques. Plus précisément, le taux de perte de crédit d'un noeud méfiants est relié aux conséquences de l'attaque dont ce noeud a essayé d'aider. Notre IDS et les modèles couplés ont été expérimentées sur différents scénarios de la mobilité et de la densité. Les résultats montrent que notre détecteur offrent un taux de détection élevé, en combinaison avec un entretien remarquable des ressources disponibles. De plus, il présente une robustesse importante contre les faux évidences de détection. / Mobile Ad hoc NETworks (referred to as MANETs) continue increasing their presence in our every day life. They become a corner stone in the commercial, the society, the military, the science, and even the next-generation applications. However, these networks mostly operate over open environments and are therefore vulnerable to a large body of threats. Traditional ways of securing networks relying on preventive techniques, e.g., firewall and encryption, are not sufficient and should henceforth be coupled with a reactive security solution, e.g., the Intrusion Detection Systems (IDSs). Designing anIDS for MANETs is quite challenging because such IDS must not only ensure a high detection accuracy but also take into account the limited resources (e.g., battery life and bandwidth) and the dynamic nature of these networks. Moreover, the designed IDS itself should not be a target of attacks and/or falsification. In this thesis, we respond to these requirements by proposing a lightweight and robust Intrusion Detection System (IDS), dedicated to protecting MANETs. We first explore the space of attacks that threaten MANETs, focusing on the attacks targeting the Optimized Link State Routing protocol. We then introduce our IDS that offers a high rate of attacks along with maintaining efficiently the limited resources in the network. Indeed, contrary to existing systems that monitor the packets going through the host, our system distinguishes itself by parsing and analyzing logs in order to identify patterns of misuse. It further depends on the level of suspicion andgravity involved so as to efficiently restrict the number and the duration of its costly operations, in terms of resources. Towards a better management of the available resources, we also use the confidence interval as a measure of detection reliability. This statistical measure allows our IDS to: (i) identify the redundant evidences, hence the waste of resources resulting from gathering and processing them is avoided, and (ii) correctly make the critical detection-related decisions. In order to enhance the robustness of our IDS, we couple it with an entropy-based trust model that assigns, based on theirunlawful participation in the detection, a low trustworthiness to the misbehaving nodes. Thanks to the estimated trustworthiness, our IDS reduces the bad effects of the falsified feedback provided by the distrustful nodes. The proposed trust model is a risk-aware whereas the higher the risk of an attack, the higher (resp. the lower) is the trust in the nodes which help in detecting (resp. colluding) it. The proposed IDS and the coupled models have been experimented on different scenarios of mobility and density. The results show that our detector offer a high detection rate along with a remarkablemaintenance of the available resources. Moreover, it presents a significant robustness against the falsified detection-related evidences.