Dans le contexte du handicap, certaines solutions technologiques permettent de pallier des déficiences pour lesquelles la pharmacologie et la chirurgie sont impuissantes. Les neuroprothèses font partie de ces solutions technologiques. Il s'agit de dispositifs s'interfaçant avec le système nerveux (périphérique ou central), soit pour agir sur celui-ci (stimulation électrique fonctionnelle par exemple), soit pour y recueillir des signaux destinés à commander un dispositif extérieur tel qu'une prothèse robotisée.Le travail présenté dans ce manuscrit s'inscrit dans ce second contexte du recueil de signaux neuronaux sur un nerf périphérique. Aujourd'hui, le seul dispositif utilisable de manière chronique sur l'être humain est l'électrode Cuff tripolaire. Celle-ci recueille l'activité globale du nerf et manque singulièrement de sélectivité. Des dispositifs plus sélectifs, comme les électrodes intrafasciculaires, existent, mais présentent l'inconvénient d'être traumatisants pour le nerf et extrêmement délicats à mettre en place. Notre objectif, au cours de ce travail de thèse, a donc été de développer un dispositif associant la sélectivité d'une électrode intrafasciculaire à la faible invasivité d'une électrode Cuff.Nous avons donc commencé par étudier, en simulation, le potentiel d'action extracellulaire d'un axone myélinisé. Nos simulations nous ont permis de mettre en évidence un "phénomène local", évoqué dans plusieurs publications d'expérimentations antérieures à nos travaux et propre aux axones myélinisés, décroissant très rapidement quand augmente la distance de l'axone à l'électrode. Nous avons donc étudié et dimensionné un dispositif simple, spécifiquement sensible à ce phénomène local.A partir de ce dispositif, nous avons proposé une architecture d'électrode extraneurale qui possède un indice de sélectivité très supérieur à celui de la plus sélective des électrodes extraneurales publiées à ce jour.Malheureusement, ce gain en sélectivité se paie par une dégradation du rapport signal sur bruit. Nous avons donc étudié les solutions permettant de réduire le niveau de bruit ramené au niveau de l'électrode, et nous exposons les grandes lignes d'un dispositif électronique d'acquisition multi-voie faible bruit à température ambiante.Enfin, nous avons construit un modèle d'axone artificiel qui nous a permis de valider expérimentalement nos modèles de simulation ainsi que l'existence du phénomène local. / In the context of sensory or motor deficiencies, some technologic solutions can be proposed in case pharmacology and surgery are inefficient. Neuroprostheses are one of these technologic solutions. It consists in devices interfacing the (peripheral or central) nervous system, either acting on it (functional electric stimulation, neuromodulation...), or recording neuro-signals (automated prosthesis control, closed-loop stimulation...).The work presented in this manuscript focuses on the latter, and more precisely, on recording neuro-signals from peripheral nerves. Today, the only implantable device that can be used for chronic recording on human peripheral nervous system is the tripolar cuff electrode.Unfortunately, it is sensitive to the nerve global activity and exhibits a very low selectivity. More selective devices, like intrafascicular electrodes, exist, but has the drawback to be more traumatizing for the nerve.Therefore, the objective of this thesis was to develop a device associating the selectivity of intrafascicular electrode together with the low invasivity of cuff electrode.We thus started to perform simulations of the extracellular action potential of myelinated axons, putting in evidence a "local phenomenon", already described in some previous publications, and decreasing very quickly with the distance. Then, we have designed and studied a simple neural interface based on the characteristics of this local phenomenon, and specifically sensitive to it.The results have allowed us to propose an extraneural electrode, promising a selectivity index far higher than today's state of the art.Unfortunately, the gain in selectivity leads also to the degradation of signal-to-noise ratio. We have thus studied solutions to reduce noise at the electrode interface, and presented the architecture of a low-noise multi-channel acquisition circuit fitting our requirements.Finally, we have built the artificial model of an axon in order to experimentally validate simulation results, as well as the the local phenomenon characteristics.