Un système à pile à combustible permet de convertir l'énergie d'un gaz combustible en électricité et chaleur, par le biais d'une réaction électrochimique. Il existe plusieurs types de piles à combustible et celle de notre étude a été à membrane échangeuse de protons (ou PEM), fonctionnant à des températures de l'ordre de 50°C à 100°C. A ce jour, une des principales problématiques est la durée de vie de la pile et sa gestion. Elle peut en effet être sujette à de multiples défaillances, comme l'assèchement ou l'engorgement dus à la gestion de l'eau dans la pile, les empoisonnements apportés par les gaz combustible ou comburant, les détériorations internes, etc. L'objectif de cette thèse a été de définir et de mettre en oeuvre des méthodes expérimentales et d'analyse pour caractériser ces défaillances. Ces méthodes expérimentales se basent sur des perturbations électriques de la pile ainsi que des mesures des réponses à ces perturbations. On y retrouvera notamment la spectroscopie d'impédance mieux adaptée aux systèmes instables (brevet). On peut les différencier en deux types d'essais : les essais de faible amplitude, qui peuvent être assez facilement réalisables même lorsque la pile est en train d'accomplir sa mission de fourniture d'énergie par exemple, et les essais de large amplitude qui ont un impact assez fort sur la réponse de la pile. Ces essais restent complémentaires et permettent d'évaluer un certain état de santé de la pile au moment de cette mesure. Le post traitement de ces mesures a aussi fait l'objet d'améliorations, notamment en vue d'améliorer la robustesse des résultats. Enfin, ces méthodes ont été validées pour suivre et analyser des dégradations provoquées et déterminer quels sont les paramètres clés associés à telle ou telle dégradation. / A fuel cell system transforms the fuel energy into electricity and heat with electrochemical reaction. There are many kinds of fuel cells and we study here the Proton Exchange Fuelcell (PEMFC), which operates between 50°C and 100°C. At the moment, main issues are fuel cells’ life time and its management. Multiple problems can occur such as drying or flooding due to water management, poisoning with impurities in gas, internal deterioration, etc. The objective of this thesis is to define and carry out experimental and analysing methods to characterize these problems. These experimental methods use electrical perturbation and measurements of their effects. Impedance Spectroscopy is part of these methods, but is greatly improved for instable system (patent). We used two types of tests: low amplitude signal, which can be performed during normal operation of the fuel cell, and large amplitude signal which have a strong impact on the fuel cell response. These tests are complementary and are able to evaluate the state of health of the fuel cell. The analysing process of these measurements is ameliorated, in order to improve the uniqueness of the results. At the end, some problems are generated (drying, flooding, etc) and these methods are performed to follow the variation of performance and determine which parameter is involved with the deterioration.

Le développement de nouveaux convertisseurs d’énergie, plus efficients et plus respectueux de l’environnement, tels que les piles à combustibles, tend à s’accélérer. Leur diffusion à grande échelle suppose cependant des garanties en termes de sécurité et de disponibilité. Une solution possible pour ce faire est de développer des solutions de Prognostics and Health Management (PHM) de ces systèmes, afin de mieux les surveiller, anticiper les défaillances et recommander les actions nécessaires à l’allongement de leur durée de vie. Dans cet esprit, cette thèse porte sur la proposition d’une approche de pronostic dédiée aux piles à combustibles de types PEMFC à l’aide de filtrage particulaire.Le raisonnement s’attache tout d’abord à mettre en place une formalisation du cadre de travail ainsi que des exigences de mise en. Ceci se poursuit par le développement d’un modèle basé sur la physique permettant une estimation d’état de santé et de son évolution temporelle. L’estimation d’état est réalisée grâce à du filtrage particulaire. Différentes variantes de filtres sont considérées sur la base d’une de la littérature et de nouvelles propositions adaptées au PHM sont formulées et comparées à celles existantes. Les estimations d’état de santé fournies par le processus de filtrages ont utilisées pour réaliser des prédictions de l’état de santé futur du système, puis de sa durée devie résiduelle. L’ensemble des propositions est validé sur 4 jeux de données obtenus sur des PEMFC suivant des profils de mission variés. Les résultats montrent de bonnes performances de prédictions et d’estimations de durée de vie résiduelle avant défaillance. / The development of new energy converters, more efficient and environment friendly, such as fuelcells, tends to accelerate. Nevertheless, their large scale diffusion supposes some guaranties in termsof safety and availability. A possible solution to do so is to develop Prognostics and HealthManagement (PHM) on these systems, in order to monitor and anticipate the failures, and torecommend the necessary actions to extend their lifetime. In this spirit, this thesis deals with theproposal of a prognostics approach based on particle filtering dedicated to PEMFCs.The reasoning focuses first on setting a formalization of the working framework and theexpectations. This is pursued by the development of a physic-based modelling enabling a state ofhealth estimation and its evolution in time. The state estimation is made thanks to particle filtering.Different variants of filters are considered on the basis of the literature and new proposals adaptedto PHM are proposed and compared to existing ones. State of health estimates given by the filter areused to predict the future state of the system and its remaining useful life. All the proposals arevalidated on four datasets from PEMFC following different mission profiles. The results show goodperformances for predictions and remaining useful life estimates before failure.

Le projet Européen " GENIUS " ambitionne de développer les méthodologies génériques pour le diagnostic de systèmes piles à combustible à haute température de type oxyde solide (SOFC). Le travail de cette thèse s'intègre dans ce projet ; il a pour objectif la mise en oeuvre d'un outil de diagnostic en utilisant le stack comme capteur spécial pour détecter et identifierles défaillances dans les sous-systèmes du stack SOFC.Trois algorithmes de diagnostic ont été développés, se basant respectivement sur la méthode de classification k-means, la technique de décomposition du signal en ondelettes ainsi que la modélisation par réseau Bayésien. Le premier algorithme sert au diagnostic ex-situ et est appliqué pour traiter les donnés issues des essais de polarisation. Il permet de déterminer les variables de réponse significatives qui indiquent l'état de santé du stack. L'indice Silhouette a été calculé comme mesure de qualité de classification afin de trouver le nombre optimal de classes dans la base de données.La détection de défaut en temps réel peut se réaliser par le deuxième algorithme. Puisque le stack est employé en tant que capteur, son état de santé doit être vérifié préalablement. La transformée des ondelettes a été utilisée pour décomposer les signaux de tension de la pile SOFC dans le but de chercher les variables caractéristiques permettant d'indiquer l'état desanté de la pile et également assez discriminatives pour différentier les conditions d'opération normales et anormales.Afin d'identifier le défaut du système lorsqu'une condition d'opération anormale s'est détectée, les paramètres opérationnelles réelles du stack doivent être estimés. Un réseau Bayésien a donc été développé pour accomplir ce travail.Enfin, tous les algorithmes ont été validés avec les bases de données expérimentales provenant de systèmes SOFC variés, afin de tester leur généricité.

Le projet Européen « GENIUS » ambitionne de développer les méthodologies génériques pour le diagnostic de systèmes piles à combustible à haute température de type oxyde solide (SOFC). Le travail de cette thèse s’intègre dans ce projet ; il a pour objectif la mise en oeuvre d’un outil de diagnostic en utilisant le stack comme capteur spécial pour détecter et identifierles défaillances dans les sous-systèmes du stack SOFC.Trois algorithmes de diagnostic ont été développés, se basant respectivement sur la méthode de classification k-means, la technique de décomposition du signal en ondelettes ainsi que la modélisation par réseau Bayésien. Le premier algorithme sert au diagnostic ex-situ et est appliqué pour traiter les donnés issues des essais de polarisation. Il permet de déterminer les variables de réponse significatives qui indiquent l’état de santé du stack. L’indice Silhouette a été calculé comme mesure de qualité de classification afin de trouver le nombre optimal de classes dans la base de données.La détection de défaut en temps réel peut se réaliser par le deuxième algorithme. Puisque le stack est employé en tant que capteur, son état de santé doit être vérifié préalablement. La transformée des ondelettes a été utilisée pour décomposer les signaux de tension de la pile SOFC dans le but de chercher les variables caractéristiques permettant d’indiquer l’état desanté de la pile et également assez discriminatives pour différentier les conditions d’opération normales et anormales.Afin d’identifier le défaut du système lorsqu’une condition d’opération anormale s’est détectée, les paramètres opérationnelles réelles du stack doivent être estimés. Un réseau Bayésien a donc été développé pour accomplir ce travail.Enfin, tous les algorithmes ont été validés avec les bases de données expérimentales provenant de systèmes SOFC variés, afin de tester leur généricité. / The EU-project “GENIUS” is targeted at the investigation of generic diagnosis methodologies for different Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) systems. The Ph.D study presented in this thesis was integrated into this project; it aims to develop a diagnostic tool for SOFC system fault detection and identification based on validated diagnostic algorithms, through applying theSOFC stack as a sensor.In this context, three algorithms, based on the k-means clustering technique, the wavelet transform and the Bayesian method, respectively, have been developed. The first algorithm serves for ex-situ diagnosis. It works on the classification of the polarization measurements of the stack, aiming to figure out the significant response variables that are able to indicate the state of health of the stack. The parameter “Silhouette” has been used to evaluate the classification solutions in order to determine the optimal number of classes/patterns to retain from the studied database.The second algorithm allows the on-line fault detection. The wavelet transform has been used to decompose the SOFC’s voltage signals for the purpose of finding out the effective feature variables that are discriminative for distinguishing the normal and abnormal operating conditions of the system. Considering the SOFC as a sensor, its reliability must be verifiedbeforehand. Thus, the feature variables are also required to be indicative to the state of health of the stack.When the stack is found being operated improperly, the actual operating parameters should be estimated so as to identify the system fault. To achieve this goal, a Bayesian network has been proposed serving as a meta-model of the stack to accomplish the estimation. At the end, the databases originated from different SOFC systems have been used to validate these three algorithms and assess their generalizability.

Les véhicules autonomes, tels que les drones, sont utilisés dans différents domaines d'application pour exécuter des missions simples ou complexes. D’un côté, ils opèrent généralement dans des conditions environnementales incertaines, pouvant conduire à des conséquences désastreuses pour l'humain et l'environnement. Il est donc nécessaire de surveiller continuellement l’état de santé du système afin de pouvoir détecter et localiser les défaillances, et prendre la décision en temps réel. Cette décision doit maximiser les capacités à répondre aux objectifs de la mission, tout en maintenant les exigences de sécurité. D’un autre côté, ils sont amenés à exécuter des tâches avec des demandes de calcul important sous contraintes de performance. Il est donc nécessaire de penser aux accélérateurs matériels dédiés pour décharger le processeur et répondre aux exigences de la rapidité de calcul.C’est ce que nous cherchons à démontrer dans cette thèse à double objectif. Le premier objectif consiste à définir un modèle pour l’état de santé et la décision. Pour cela, nous utilisons les réseaux Bayésiens, qui sont des modèles graphiques probabilistes efficaces pour le diagnostic et la décision sous incertitude. Nous avons proposé un modèle générique en nous basant sur une analyse de défaillance de type FMEA (Analyse des Modes de Défaillance et de leurs Effets). Cette analyse prend en compte les différentes observations sur les capteurs moniteurs et contextes d’apparition des erreurs. Le deuxième objectif était la conception et la réalisation d’accélérateurs matériels des réseaux Bayésiens d’une manière générale et plus particulièrement de nos modèles d’état de santé et de décision. N’ayant pas d’outil pour l’implémentation embarqué du calcul par réseaux Bayésiens, nous proposons tout un atelier logiciel, allant d’un réseau Bayésien graphique ou textuel jusqu’à la génération du bitstream prêt pour l’implémentation logicielle ou matérielle sur FPGA. Finalement, nous testons et validons nos implémentations sur la ZedBoard de Xilinx, incorporant un processeur ARM Cortex-A9 et un FPGA. / Autonomous vehicles, such as drones, are used in different application areas to perform simple or complex missions. On one hand, they generally operate in uncertain environmental conditions, which can lead to disastrous consequences for humans and the environment. Therefore, it is necessary to continuously monitor the health of the system in order to detect and locate failures and to be able to make the decision in real time. This decision must maximize the ability to meet the mission objectives while maintaining the security requirements. On the other hand, they are required to perform tasks with large computation demands and performance requirements. Therefore, it is necessary to think of dedicated hardware accelerators to unload the processor and to meet the requirements of a computational speed-up.This is what we tried to demonstrate in this dual objective thesis. The first objective is to define a model for the health management and decision making. To this end, we used Bayesian networks, which are efficient probabilistic graphical models for diagnosis and decision-making under uncertainty. We propose a generic model based on an FMEA (Failure Modes and Effects Analysis). This analysis takes into account the different observations on the monitors and the appearance contexts. The second objective is the design and realization of hardware accelerators for Bayesian networks in general and more particularly for our models of health management and decision-making. Having no tool for the embedded implementation of computation by Bayesian networks, we propose a software workbench covering graphical or textual Bayesian networks up to the generation of the bitstream ready for the software or hardware implementation on FPGA. Finally, we test and validate our implementations on the Xilinx ZedBoard, incorporating an ARM Cortex-A9 processor and an FPGA.

Dans les applications de puissance, les systèmes de stockage d'énergie électrique tels que les supercondensateurs sont fortement sollicités. Compte tenu des limitations existantes lors de l'utilisation d'un seul composant, un système de stockage d'énergie électrique (module) est constitué d'une association d'éléments (cellules) permettant de s'adapter aux besoins de l'application visée. Afin d'assurer la sécurité de l'équipement et de son utilisateur, un système de gestion d'énergie, qui a pour rôle de surveiller et de contrôler continuellement les cellules, est associé au module de stockage. Le but des travaux de thèse est l'amélioration de la durée de vie des systèmes de stockage d'énergie. Cet objectif est réalisé grâce au contrôle des circuits d'équilibrage, éléments du système de gestion d'énergie, et déjà présents sur ces modules de stockage. Différentes méthodes de contrôle sont donc présentées, analysées et comparées afin d'évaluer l'état de santé des supercondensateurs surveillés. Une nouvelle approche d'équilibrage se basant sur le niveau de dégradation estimée est exposée. Elle permet d'équilibrer les vitesses de vieillissement des cellules et ainsi de prolonger la durée de vie de l'ensemble du système. Certains principes des résultats obtenus sont transposables aux batteries / Energy storage system such as supercapacitors are widely used in high power applications. However, due to single cell voltage limitation, an energy storage system (module) is often employed. It contains a chain structure of identical elements and ensures voltage adaptation to the corresponding application requirements. Energy management systems are associated to energy storage systems in order to assure user and equipment security. Their main role is to monitor and control energy storage systems elements continuously. The work presented aims to enhance the lifetime of energy storage systems. It relies on establishing balancing circuits on the terminals of the storage system elements. These control circuits are energy management system devices. Thus, various control approaches are discussed, analyzed and compared. They aim to estimate the supercapacitor's state of health. In addition, a new approach of balancing circuits is proposed. It is based on estimating the level of degradation of the elements. Thus, It allows aging speed equalization between module elements and storage system lifetime maximization. Some main results of the work could be generalized to batteries

Ce mémoire traite de la modélisation électrique des accumulateurs lithium-ion, de l’estimation de leur état de charge (SOC) et de leur état de santé (SOH). Le premier chapitre revient sur les généralités concernant la technologie lithium-ion : caractéristiques, performances, constitution de l’élément de stockage, choix et nature des électrodes, conséquences qui en découlent d’un point de vue énergétique. Le principe de fonctionnement et les équations générales des phénomènes électrochimiques sont aussi développés. Des exemples d’application dans différents secteurs industriels sont ensuite proposés pour plusieurs gammes de puissance et d’énergie. Le second volet aborde la modélisation électrique des accumulateurs lithium-ion. Pour une meilleure compréhension des phénomènes complexes mis en jeu au sein des batteries, des éléments de modélisation physique sont exposés. Puis nous envisageons une synthèse des différents modèles de nature électrique rencontrés dans la littérature. Sur la base de campagnes de mesures menées sur un élément lithium-ion de 6,8 Ah, nous proposons, dans un troisième chapitre, notre propre modèle électrique équivalent valable pour les phases de décharge et de relaxation. En particulier nous déclinons plusieurs solutions pour distribuer l’énergie et rendre compte des différents effets de ligne. Les outils de caractérisation et les procédures d’extractions des paramètres sont traités en détail. Dans un dernier chapitre nous étudions les possibilités d’estimer en ligne l’état de charge (SOC) et l’état de santé (SOH) d’un élément lithium-ion en cours d’exploitation. Après un bref rappel des méthodes académiques et industrielles actuelles, nous nous orientons vers l’emploi d’un filtre de Kalman. Afin d’estimer ses performances par rapport au coulombmètre, nous proposons un modèle et un algorithme que nous évaluons par simulation et testons sur élément réel / This dissertation of thesis deals with the electrical modelling of lithium-ion accumulators and the determination of both state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH). The first chapter is focused on generalities about lithium-ion technology: characteristics, qualities, constitution of the storage device, choice and nature of the electrodes and their consequences on energetical features. The principle and the general equations of the electrochemical phenomena are developed as well. Application examples from different industrial areas are displayed for several power and energy ranges. The second section is about the electrical modelling of lithium-ion accumulators. With a view to better understand the complex electrochemical phenomena, elements of physical modelling are proposed. Then, the synthesis of different electrical models released in the press is considered. On the basis of experimental campaigns lead on a 6.8 Ah lithium-element, we proposed, in a third chapter, our own equivalent electrical model suitable for both discharge phases and relaxation period. In particular, we depict several alternatives to distribute the energy and describe the different line effects. Both characterization tools and parameters extraction procedure are clearly detailed. In the last section, we tackle both SOC and SOH on-line determination. After a short review of academicals and industrial solutions, we rapidly head towards the use of a Kalman filter. In order to compare its features versus the coulombmeter, we propose a model and an algorithm, numerical simulations and experimental tests are performed

Les estimations précises des états de charge (« State of Charge » - SoC) et de santé (« State of Health » - SoH) des batteries au lithium sont un point crucial lors d’une utilisation industrielle de celles-ci. Ces estimations permettent d’améliorer la fiabilité et la robustesse des équipements embarquant ces batteries. Cette thèse CIFRE est consacrée à la recherche d’algorithmes de détermination de l’état de santé de batteries lithium-ion, en particulier de chimie Lithium Fer Phosphate (LFP) et Lithium Manganèse Oxyde (LMO).Les recherches ont été orientées vers des solutions de détermination du SoH directement embarquables dans les calculateurs des véhicules électriques. Des contraintes fortes de coût et de robustesse constituent ainsi le fil directeur des travaux.Or, si la littérature actuelle propose différentes solutions de détermination du SoH, celles embarquées ou embarquables sont encore peu étudiées. Cette thèse présente donc une importante revue bibliographique des différentes méthodes d’estimation du SoH existantes, qu’elles soient embarquables ou non. Le fonctionnement détaillé ainsi que les mécanismes de vieillissement d’une batterie lithium-ion sont également explicités.Une partie majoritaire des travaux est consacrée à l’utilisation de l’analyse incrémentale de la capacité (« Incremental Capacity Analysis » - ICA) en conditions réelles, c’est-à-dire avec les niveaux de courant présents lors d’un profil de mission classique d’un véhicule électrique, avec les mesures disponibles sur un BMS (« Battery Management System ») industriel et avec les contraintes de robustesses associées, notamment une gamme étendue de température de fonctionnement. L’utilisation de l’ICA pour déterminer la capacité résiduelle de la batterie est mise en œuvre de façon totalement innovante et permet d’obtenir une grande robustesse aux variations des conditions d’utilisation de la batterie.Une seconde méthode est, elle, dédiée à la chimie LMO et exploite le fait que le potentiel aux bornes de la batterie soit représentatif de son état de charge. Un compteur coulométrique partiel est ainsi proposé, intégrant une gestion dynamique des bornes d’intégration en fonction de l’état de la batterie.A l’issue des travaux, une méthode complète et précise de détermination du SoH est disponible pour chacune des chimies LFP et LMO. La détermination de la capacité résiduelle de ces deux familles de batteries est ainsi possible à 4 % près. / Accurate lithium-ion battery State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) estimations are nowadays a crucial point, especially when considering an industrial use. These estimations enable to improve robustness and reliability of hardware using such batteries. This thesis focuses on researching lithium-ion batteries state of health estimators, in particular considering Lithium Iron Phosphate (LFP) and Lithium Manganese Oxide (LMO) chemistries.Researches have been targeted towards SoH estimators straight embeddable into electric vehicles (EV) computers. Cost and reliability constraints are thus the main guideline for this work.Although existing literature offers various SoH estimators, those who are embedded or embeddable are still little studied. A complete literature review about SoH estimators, embedded or not, is therefore proposed. Lithium-ion batteries detailed operation and ageing mechanisms are also presented.The main part of this work is dedicated to Incremental Capacity Analysis (ICA) use with electric vehicle constraints, such as current levels available with a typical EV mission profile or existing measurements on the Battery Management System (BMS). Incremental Capacity Analysis is implemented in an innovative way and leads to a remaining capacity estimator with a high robustness to conditions of use variations, including an extended temperature range.A second method, dedicated to LMO chemistry, take advantage of the fact that the battery potential is representative of its state of charge. Partial Coulomb counting is thus performed, with a dynamic management of integration limits, depending on the battery state.Outcomes of this work are two complete and accurate SoH estimators, one for each chemistry, leading to a remaining capacity estimation accurate within 4 %.

La mesure d'impédance électrique en embarqué sur véhicule est un sujet clé pour améliorer les fonctions de diagnostic d'un pack batterie. On cherche en particulier à fournir ainsi des mesures supplémentaires à celles du courant pack et des tensions cellules, afin d'enrichir les indicateurs de vieillissement dans un premier temps, et d'état de santé et de charge dans un second temps. Une méthode classique de laboratoire pour obtenir des mesures d'impédance d'une batterie est la spectroscopie d'impédance électrochimique (ou EIS). Elle consiste à envoyer un signal sinusoïdal en courant (ou tension) de fréquence variable balayant une gamme de fréquences d'intérêt et mesurer ensuite la réponse en tension (ou courant) pour chaque fréquence. Une technique d'identification active basée sur l'utilisation des signaux large bande à motifs carrés est proposée. En particulier, des simulations ont permis de comparer les performances d'identification de différents signaux d'excitation fréquemment utilisés dans le domaine de l'identification et de vérifier les conditions correspondant à un comportement linéaire et invariant dans le temps de l'élément électrochimique. L'évaluation de la qualité d'estimation est effectuée en utilisant une grandeur spécifique : la cohérence. Cette grandeur statistique permet de déterminer un intervalle de confiance sur le module et la phase de l'impédance estimée. Elle permet de sélectionner la gamme de fréquence où la batterie respecte les hypothèses imposées par la méthode d'identification large bande. Afin de valider les résultats, une électronique de test a été conçue. Les résultats expérimentaux permettent de mettre en valeur l'intérêt de cette approche par motifs carrés. Un circuit de référence est utilisé afin d'évaluer les performances en métrologie des méthodes. L'étude expérimentale est ensuite poursuivie sur une batterie Li-ion soumise à un courant de polarisation et à différents états de charge. Des essais comparatifs avec l'EIS sont réalisés. Le cahier de charge établi à l'aide d'un simulateur de batterie Li-ion a permis d'évaluer les performances de la technique large bande proposée et de structurer son utilité pour l'estimation des états de vieillissement et de charge. / Embedded electrical impedance measurement is a key issue to enhance battery monitoring and diagnostic in a vehicle. It provides additional measures to those of the pack's current and cell's voltage to enrich the aging's indicators in a first time, and the battery states in a second time. A classical method for battery impedance measurements is the electrochemical impedance spectroscopy (EIS). At each frequency, a sinusoidal signal current (or voltage) of a variable frequency sweeping a range of frequencies of interest is at the input of the battery and the output is the measured voltage response (or current). An active identification technique based on the use of wideband signals composed of square patterns is proposed. Particularly, simulations were used to compare the performance of different excitation signals commonly used for system identification in several domains and to verify the linear and time invariant behavior for the electrochemical element. The evaluation of the estimation performance is performed using a specific quantity: the spectral coherence. This statistical value is used to give a confidence interval for the module and the phase of the estimated impedance. It allows the selection of the frequency range where the battery respects the assumptions imposed by the non-parametric identification method. To experimentally validate the previous results, an electronic test bench was designed. Experimental results are used to evaluate the wideband frequency impedance identification. A reference circuit is first used to evaluate the performance of the used methodology. Experimentations are then done on a Li–ion battery. Comparative tests with EIS are realized. The specifications are established using a simulator of Li-ion battery. They are used to evaluate the performance of the proposed wide band identification method and fix its usefulness for the battery states estimation: the state of charge and the state of health.

Nous proposons une analyse originale de l'impact de la complémentaire santé sur les comportements des travailleurs et des firmes sur le marché du travail. Le premier chapitre explicite théoriquement les politiques salariales et d'investissement en santé choisies par l'entreprise lorsque celle-ci n'observe qu'imparfaitement l'état de santé du salarié et où l'investissement en santé peut se traduire par des gains de productivité, via un meilleur état de santé. Nous montrons que les deux politiques sont dépendantes de la productivité de la firme. Le deuxième chapitre explique les raisons pour lesquelles l'offre jointe complémentaire/salaire diffère selon la structure de la firme. Nous montrons que les TPE et plus généralement les entreprises soumises à des contraintes financières plus importantes n'offrent pas de couverture, celle-ci étant généralement liée au contrat de travail des salariés les mieux payés. Le troisième chapitre analyse empiriquement l'impact de la complémentaire santé sur l'état de santé des travailleurs. Etre couvert (relativement au fait d'être non-couvert) n'améliore pas significativement l'état de santé. De même, l'accès à une couverture collective (relativement à une couverture individuelle) ne se traduit pas par un état de santé significativement accru. Le dernier chapitre analyse quant à lui le comportement d'absentéisme du travailleur sous l'effet de la complémentaire collective. La présence d'un contrat de groupe induit la présence d'aléa moral sur les arrêts courts lorsque le travailleur appartient à des firmes de petites tailles indemnisant faiblement les arrêts de travail. / This thesis focuses on the assessment of health risks and the modelisation of the health expenditures decisions. The aim is to realize the link between the agent behaviors concerning his health investments and her situation on the labor market. This work will be sharing around two axis. On the one hand, it will be necessary to use econometrics methods to evaluate healths risks, health expenditures and their heterogeneity within the population. In other words, this part connects inequalities about health expenditures and those on the labor market,for estimate willingness to pay a health coverage. The determinants of purchasing a complementary will be highlighted. On the other hand,a structural model with individual choices will be etablished, based on the empirical works. An equilibrium model confronting the sum of interdependent decisions of workers - health expenditures, careers and assets choices - in a uncertainty environment should allows us to represent stylized facts and to propose economic policies. We emphasize more precisely on the link between health expenditures, careers choices and retirement.