Les propriétés des argilites du Callovo-Oxfordien les désignent comme une barrière naturelle sûre pour le stockage de déchets radioactifs. Afin d’optimiser la prédiction de leur comportement, leur réponse à diverses sollicitations à court et long termes est étudiée. Notamment, lors de la phase d’exploitation, l’air ventilé dans les galeries n’est pas à l’équilibre hydrique avec la roche et peut perturber ses propriétés hydromécaniques (HM). Il semble alors essentiel de caractériser la réponse HM de la roche à des sollicitations hydriques.La démarche adoptée consiste à proposer un modèle physique adéquat, sur la base d’essais au laboratoire. L’essai de séchage est retenu puisqu’il permet d’étudier la réponse des échantillons en conditions non-saturées. A partir des résultats HM, un modèle élastique 2D isotrope est proposé, puis est élevé à la 3D avec un module de Young isotrope transverse. Ensuite, les données expérimentales servent à estimer certains paramètres poroélastiques et de transfert du modèle. Cette étape est accomplie par procédure inverse (minimisation de l’erreur mesures-calculs). Enfin, une modélisation 2D du comportement in situ est proposée, et compare les prédictions de modèles plastique isotrope et élastique isotrope transverse.Les simulations d’essais au laboratoire reproduisent assez bien les données expérimentales. Pour la modélisation in situ, une bonne corrélation est obtenue entre les prédictions et les mesures, et ce sans ajustement préalable des paramètres. Toutefois, le modèle souligne une influence limitée de la plasticité à l’échelle du laboratoire, alors que les phénomènes dissipatifs sont marqués in situ. Les modélisations 3D au laboratoire ne donnent pas de résultats plus fins qu’en 2D, mais reproduisent plus de données expérimentales (variations de masse, déformations axiales et latérales). De plus, injecter plusieurs types de données dans la formulation inverse permet d’améliorer la précision de l’algorithme. Par ailleurs, une meilleure stabilité de l’algorithme est obtenue en adoptant une convergence en deux étapes (simplex, puis méthode de type gradient). Les estimations numériques des paramètres corroborent les mesures expérimentales obtenues par ailleurs. / The Callovo-Oxfordian claystones’ properties make them reliable as a geological barrier for the confinement of radioactive wastes. In order to optimally predict their behavior, how they respond to various short and long terms loadings has to be studied. Particularly during the exploitation phase, air is continuously ventilated throughout the galleries. The climatic properties of this air are not balanced with those of the rock, and may perturb its hydromechanical (HM) attributes. Thus, assessing the HM response of the rock under hydric loading seems to be a priority.This dissertation begins with laboratory tests to propose an appropriate physical model. Drying tests were studied as they focus on the HM response of samples undergoing hydric loadings. A first 2D isotropic model is proposed, and then enhanced to 3D by considering a transversely isotropic Young modulus. Secondly, experimental results provide relevant data to estimate poroelastic and transport parameters involved in the model. Estimation is achieved according to an inverse procedure, which minimizes the error between measurements and model predictions. Finally, a real-size test is simulated using 2D models: an isotropic plastic one and a transversely isotropic elastic one.Model predictions reproduce well the laboratory tests data. When simulating the in situ behavior, a rather good agreement is obtained between the numerical and experimental results (although using the parameters estimated at the laboratory scale). However, the model highlights a limited influence of plasticity in the laboratory tests, while dissipative phenomena obviously occur in situ. 3D laboratory simulations do not improve the precision of 2D results, but reproduce more experimental data (mass variations, axial and lateral strains). Moreover, the inversion process is more efficient when ran over various kinds of data. Furthermore, stability of the algorithm is improved when adopting a two-phase convergence (simplex, followed by a gradient-like method). Numerical estimates of the parameters are in agreement with the direct experimental measurements obtained through other tests.