Le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur (RAL) recouvre l’ensembledes techniques visant à discriminer des locuteurs à partir de leurs énoncésde voix. Il se classe dans la famille des procédures d’authentification biométrique del’identité. La reconnaissance du locuteur a connu ces dernières années une avancée significativeavec un nouveau concept de représentation de l’énoncé de voix, désignésous le terme de i-vector. Ce type de représentation s’appuie sur le paradigme de modélisationpar mélange de gaussiennes et présente la particularité de se réduire numériquementà un vecteur de dimension faible, au regard des représentations précédentes,et pourtant très discriminant vis à vis du locuteur.Les travaux présentés dans cette thèse s’inscrivent dans ce nouveau contexte. Orientésautour de cette représentation, ils visent à en comprendre et évaluer les hypothèses,les points fondamentaux, le comportement et les limites.Nous avons en premier lieu conduit une analyse statistique sur cette nouvelle représentation.L’étude a porté sur l’effet et l’importance relative des différentes étapes deconstitution et d’exploitation du concept. Cette analyse a permis de mieux comprendreses caractéristiques, mais aussi de faire apparaître des défauts de la représentation quinous ont conduits à mettre en place de nouvelles transformations dans cet espace. L’objectifde ces techniques est de faire converger les données vers des modèles théoriques,à meilleur pouvoir discriminant. Nous recensons et démontrons un certain nombre depropriétés induites par ces transformations, qui justifient leur emploi. En terme de performance,ces techniques réduisent d’un ordre de grandeur de 50% les taux d’erreurdes systèmes basés sur les i-vectors et des postulats gaussiens, permettant notammentd’atteindre par la voie du cadre probabiliste gaussien les meilleurs taux de détectiondans le domaine.Une évaluation générale des composants de la méthode est ensuite détaillée dansce document. Elle met en avant l’importance de certaines étapes, permettant ainsi dedégager, par comparaison à des méthodes alternatives, les approches fondamentalesqui confèrent au concept une valeur de paradigme. Nous montrons la primauté decertaines étapes stratégiques dans la chaîne des traitements, parmi lesquelles les transformationsque nous avons mises en place, et leur relative indépendance aux méthodes et hypothèses adoptées.Des limites de la solution sont mises au jour et exposées dans une étude dite d’anisotropie,qui relativise sa capacité à produire une paramétrisation linéaire globale des variabilitésqui soit optimale.En parallèle de ces investigations, nous avons participé à l’exploration d’un nouveaumodèle alternatif à la solution la plus usuelle de représentation des énoncés devoix. Conçu par J.F. Bonastre, il produit des vecteurs sous forme de clés binaires etfournit les moyens de les comparer, en suivant une voie semi-paramétrique basée surune nouvelle approche de la problématique. Cette exploration a contribué à l’améliorationde ce modèle et à l’ouverture de nouvelles pistes. Elle a été également utile à notreévaluation du concept de i-vector.Les travaux présentés dans ce document contribuent à l’amélioration de ce modèleet à l’ouverture de nouvelles pistes. Ils sont également utiles à notre évaluation duconcept de i-vector.Enfin, quelques aménagements des solutions i-vectors à des cas particuliers ont étémis en place : nous proposons de nouvelles variantes pour gérer la décision sur lesénoncés de courte durée (qui constituent l’un des enjeux actuels du domaine) et sur lesénoncés présentant une divergence a priori (support, durée, langue distincts).L’ensemble de ces travaux vise à mieux circonscrire les pistes de recherche les plusporteuses autour de ce nouveau concept de représentation de la voix humaine / The speaker recognition field covers all the techniques intended to authentify theidentity by using voice utterances. Speaker recognition has experienced in recent yearsa significant step forward with a new concept of representation, referred to as the ivector. This type of representation is based on the Gaussian mixture model paradigmand has the distinguishing feature of being a small size vector compared to previousrepresentations, yet very discriminating towards the speaker.The works presented in this thesis are within that new context. Focused on thisrepresentation, they aim to better understand it and assess its assumptions, highlightits key points, its behaviors and limits.We first carried out a statistical analysis of this new representation. This analysishelped to better understand its characteristics, but also reveal defaults of the representationthat led us to develop new transformations. The goal of these techniques is tomove data towards a theoretical model, having a better accuracy for discrimination.We identify and demonstrate a number of properties of these transformations whichjustify their relevance. In terms of performance, applying these techniques reduce byan order of magnitude of 50% the error rate of systems based on i-vectors and Gaussianassumptions and yield the best detection rate in the field through the Gaussianprobabilistic framework. A complete evaluation of the system components is detailed later in this document.By comparing the fundamental approaches to alternative methods, this evaluationidentifies and highlights the fundamental steps that give the concept a value ofparadigm.We show the primacy of some strategic steps in the process chain, includingour propositions, and their relative independence from methods and assumptions.Limits of the solution are uncovered and exposed in a study of "anisotropy", whichreveals some lack of compliance of i-vector distributions with Gaussian assumptions.Alongside these investigations, we participated in the exploration of a new model,alternative to the most usual statistical representations of utterances, which relies on asemi- parametric representation. Designed by J.F. Bonastre, it produces binary key vectorsand provides the means to compare them. This exploration has contributed to the improvement of this model and opens new gates. It was also helpful to our evaluationof the concept of i -vector.Some adaptations of i-vector approach to special speaker recognition tasks are described: we propose new variants to handle short duration utterances ( which is oneof the current issues in the field ) and to deal with a priori mismatch (for example ofsupport, time or distinct language).We hope that this work will better highlight some of the most promising slopes ofresearch around this new concept of representation for speaker recognition