L'utilisation d'algorithmes itératifs est aujourd'hui largement répandue dans tous les domaines du traitement du signal et des communications numériques. Dans les systèmes de communications modernes, les algorithmes itératifs sont utilisés dans le décodage des codes "low-density parity-check" (LDPC), qui sont une classe de codes correcteurs d'erreurs utilisés pour leurs performances exceptionnelles en terme de taux d'erreur. Dans un domaine plus récent qu'est le "compressed sensing", les algorithmes itératifs sont utilisés comme méthode de reconstruction afin de recouvrer un signal ''sparse" à partir d'un ensemble d'équations linéaires, appelées observations. Cette thèse traite principalement du développement d'algorithmes itératifs à faible complexité pour les deux domaines mentionnés précédemment, à savoir le design d'algorithmes de décodage à faible complexité pour les codes LDPC, et le développement et l'analyse d'un algorithme de reconstruction à faible complexité, appelé ''Interval-Passing Algorithm (IPA)'', dans le cadre du "compressed sensing". Dans la première partie de cette thèse, nous traitons le cas des algorithmes de décodage des codes LDPC. Il est maintenu bien connu que les codes LDPC présentent un phénomène dit de ''plancher d'erreur" en raison des échecs de décodage des algorithmes de décodage traditionnels du types propagation de croyances, et ce en dépit de leurs excellentes performances de décodage. Récemment, une nouvelle classe de décodeurs à faible complexité, appelés ''finite alphabet iterative decoders (FAIDs)'' ayant de meilleures performances dans la zone de plancher d'erreur, a été proposée. Dans ce manuscrit nous nous concentrons sur le problème de la sélection de bons décodeurs FAID pour le cas de codes LDPC ayant un poids colonne de 3 et le cas du canal binaire symétrique. Les méthodes traditionnelles pour la sélection des décodeurs s'appuient sur des techniques asymptotiques telles que l'évolution de densité, mais qui ne garantit en rien de bonnes performances sur un code de longueurs finies surtout dans la région de plancher d'erreur. C'est pourquoi nous proposons ici une méthode de sélection qui se base sur la connaissance des topologies néfastes au décodage pouvant être présente dans un code en utilisant le concept de "trapping sets bruités''. Des résultats de simulation sur différents codes montrent que les décodeurs FAID sélectionnés grâce à cette méthode présentent de meilleures performance dans la zone de plancher d'erreur comparé au décodeur à propagation de croyances. Dans un second temps, nous traitons le sujet des algorithmes de reconstruction itératifs pour le compressed sensing. Des algorithmes itératifs ont été proposés pour ce domaine afin de réduire la complexité induite de la reconstruction par "linear programming''. Dans cette thèse nous avons modifié et analysé un algorithme de reconstruction à faible complexité dénommé IPA utilisant les matrices creuses comme matrices de mesures. Parallèlement aux travaux réalisés dans la littérature dans la théorie du codage, nous analysons les échecs de reconstruction de l'IPA et établissons le lien entre les "stopping sets'' de la représentation binaire des matrices de mesure creuses. Les performances de l'IPA en font un bon compromis entre la complexité de la reconstruction sous contrainte de minimisation de la norme $ell_1$ et le très simple algorithme dit de vérification.