Au cours des dernières années, nous avons observé le développement de dispositifs connectés et nomades tels que les téléphones mobiles, tablettes ou même les ordinateurs portables permettant aux gens d'utiliser dans leur quotidien des services géolocalisés qui sont personnalisés d'après leur position. Néanmoins, les services géolocalisés présentent des risques en terme de vie privée qui ne sont pas forcément perçus par les utilisateurs. Dans cette thèse, nous nous intéressons à comprendre les risques en terme de vie privée liés à la dissémination et collection de données de localisation. Dans ce but, les attaques par inférence que nous avons développé sont l'extraction des points d'intérêts, la prédiction de la prochaine localisation ainsi que la désanonymisation de traces de mobilité, grâce à un modèle de mobilité que nous avons appelé les chaînes de Markov de mobilité. Ensuite, nous avons établi un classement des attaques d'inférence dans le contexte de la géolocalisation se basant sur les objectifs de l'adversaire. De plus, nous avons évalué l'impact de certaines mesures d'assainissement à prémunir l'efficacité de certaines attaques par inférence. En fin nous avons élaboré une plateforme appelé GEoPrivacy Enhanced TOolkit (GEPETO) qui permet de tester les attaques par inférences développées.