L'estimation en robotique est un sujet important affecté par les compromis entre certains critères majeurs parmi lesquels nous pouvons citer le temps de calcul et la précision. L'importance de ces deux critères dépend de l'application. Si le temps de calcul n'est pas important pour les méthodes hors ligne, il devient critique lorsque l'application doit s'exécuter en temps réel. De même, les exigences de précision dépendent des applications. Les estimateurs EKF sont largement utilisés pour satisfaire les contraintes en temps réel tout en obtenant une estimation avec des précisions acceptables. Les centrales inertielles (Inertial Measurement Unit - IMU) demeurent des capteurs répandus dnas les problèmes d'estimation de trajectoire. Ces capteurs ont par ailleurs la particularité de fournir des données à une fréquence élevée. La principale contribution de cette thèses est une présentation claire de la méthode de préintégration donnant lieu à une meilleure utilisation des centrales inertielles. Nous appliquons cette méthode aux problèmes d'estimation dans les cas de la navigation piétonne et celle des robots humanoïdes. Nous souhaitons par ailleurs montrer que l'estimation en temps réel à l'aide d'une centrale inertielle à faible coût est possible avec des méthodes d'optimisation tout en formulant les problèmes à l'aide d'un modèle graphique bien que ces méthodes soient réputées pour leurs coûts élevés en terme de calculs. Nous étudions également la calibration des centrales inertielles, une étape qui demeure critique pour leurs utilisations. Les travaux réalisés au cours de cette thèse ont été pensés en gardant comme perspective à moyen terme le SLAM visuel-inertiel. De plus, ce travail aborde une autre question concernant les robots à jambes. Contrairement à leur architecture habituelle, pourrions-nous utiliser plusieurs centrales inertielles à faible coût sur le robot pour obtenir des informations précieuses sur le mouvement en cours d'exécution ? / Estimation in robotics is an important subject affected by trade-offs between some major critera from which we can cite the computation time and the accuracy. The importance of these two criteria are application-dependent. If the computation time is not important for off-line methods, it becomes critical when the application has to run on real-time. Similarly, accuracy requirements are dependant on the applications. EKF estimators are widely used to satisfy real-time constraints while achieving acceptable accuracies. One sensor widely used in trajectory estimation problems remains the inertial measurement units (IMUs) providing data at a high rate. The main contribution of this thesis is a clear presentation of the preintegration theory yielding in a better use IMUs. We apply this method for estimation problems in both pedestrian and humanoid robots navigation to show that real-time estimation using a low- cost IMU is possible with smoothing methods while formulating the problems with a factor graph. We also investigate the calibration of the IMUs as it is a critical part of those sensors. All the development made during this thesis was thought with a visual-inertial SLAM background as a mid-term perspective. Firthermore, this work tries to rise another question when it comes to legged robots. In opposition to their usual architecture, could we use multiple low- cost IMUs on the robot to get valuable information about the motion being executed?