La Simulation aux Grandes Echelles (SGE) est appliquée à des brûleurs industriels pour prédire de nombreux phénomènes physiques complexes, tel que l’allumage ou la formation de polluants. La prise en compte de réactions chimiques détaillées est alors indispensable pour obtenir des résultats précis. L’amélioration des moyens de calculs permet de réaliser des simulations de brûleurs avec une chimie de plus en plus détaillée. La principale problématique est le couplage entre les réactions chimiques et l’écoulement turbulent. Bien que la dynamique de flamme soit souvent bien reproduite avec les modèles actuels, la prédiction de phénomènes complexes comme la formation de polluants reste une tâche difficile. En particulier, des études ont montré que l’influence du plissement de sous-maille sur la structure chimique des flammes n’était pas prise en compte de manière précise. Deux modèles basés sur le filtrage explicite des fronts de flammes sont étudiés dans cette thèse afin d’améliorer la prédiction de polluants en combustion turbulente prémélangée : (i) le premier modèle met en jeu une méthode de déconvolution des variables filtrées ; (ii) le second modèle implique l’optimisation de la chimie pour obtenir des flammes turbulentes filtrées. L’objectif de la thèse est d’obtenir une prédiction précise des polluants à coût de calcul réduit. / Large Eddy Simulation (LES) is applied to industrial burners to predict a wide range of complex physical phenomena, such as flame ignition and pollutants formation. The prediction accuracy is tightly linked to the ability to describe in detail the chemical reactions and thus the flame chemical structure. With the improvement of computational clusters, the simulation of industrial burners with detailed chemistry becomes possible. A major issue is then to couple detailed chemical mechanisms to turbulent flows. While the flame dynamics is often correctly simulated with stateof- the-art models, the prediction of complex phenomena such as pollutants formation remains a difficult task. Several investigations show that, in many models, the impact of flame subgrid scale wrinkling on the chemical flame structure is not accurately taken into account. Two models based on explicit flame front filtering are explored in this thesis to improve pollutants formation in turbulent premixed combustion: (i) a model based on deconvolution of filtered scalars; (ii) a model involving the optimization of chemistry to reproduce filtered turbulent flames. The objective of the work is to achieve high accuracy in pollutants formation prediction at low computational costs.