L'apparition de nouvelles technologies comme l'informatique en nuages (cloud computing) offre de nouvelles opportunités de traitement de l'information. Par exemple, il est désormais facile de stocker ses photos ou vidéos personnelles sur des serveurs distants. Il est également possible de partager ces contenus à travers ces mêmes serveurs, ou encore via les réseaux sociaux ou les plateformes de téléchargement. Cependant, ces données personnelles sont bien souvent accessibles par le fournisseur de service, essentiellement pour des raisons pratiques : par exemple adapter une vidéo pour qu'elle s'affiche au bon format quel que soit l'appareil utilisé pour la visionner, permettre le partage de ses contenus avec d’autres personnes, etc. Cela soulève cependant un problème de confidentialité de ces données personnelles, et de confiance dans le fournisseur du service. La cryptographie classique apporte des solutions à ce problème, mais soulève malheureusement celui de la maniabilité des données : il devient par exemple impossible d'adapter un contenu vidéo au bon format d'affichage puisque le fournisseur ne peut plus « voir » la vidéo. Une solution alternative réside toutefois dans le chiffrement homomorphe. Cet outil un peu magique de la cryptographie avancée apporte la même sécurité que les algorithmes de cryptographie classique, mais permet de plus de manipuler les données tout en conservant leur forme chiffrée. Il offre ainsi une nouvelle perspective pour les fournisseurs puisque ceux-ci peuvent continuer à traiter l'information sans être capable de la voir, et donc sans atteinte à la vie privée de leurs utilisateurs, se conformant ainsi au nouveau Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Bien que le chiffrement homomorphe soit très souvent considéré comme insuffisamment mature, du fait de sa complexité algorithmique, cette thèse cherche à montrer son caractère prometteur, en s'intéressant à son usage pour le traitement d'images et de vidéos chiffrées à la source. Nous regardons ainsi les différents algorithmes qui constituent un encodeur d'image/vidéo (JPEG/H264 et HEVC) et les transformons en des circuits qui sont manipulables par des systèmes de chiffrement homomorphes. Nous proposons ainsi dans cette thèse le tout premier pipeline de compression d'images de type JPEG ("homomorphic-JPEG") sur des pixels qui sont chiffrés de bout-en-bout. Pour optimiser la gestion des données ainsi protégées, nous proposons également de nouveaux outils applicables à tous les schémas de chiffrement homomorphe sur les réseaux idéaux. Notre approche permet de maximiser le nombre de slots dans un chiffré et introduit de nouvelles fonctions pour manipuler ces différents slots de manière indépendante les uns des autres. Ces travaux de thèse ont abouti à la publication de deux articles dans des conférences internationales ainsi qu’à la soumission d'un article supplémentaire. / The emergence of new technologies like cloud computing brings new opportunities in information processing. For example it is easy today to send our personal pictures or videos to a remote server (Google Drive, OneDrive …). We can also share this content among the same servers or via social networks and streaming services. However, this personal data is often also available to the service provider, mainly for practical reasons e.g. to configure a video to have the right format regardless of the displayer (smartphone or computer), to share our data with other people, etc. This raises issues of privacy and trust into the service provider. Classical cryptography brings some answers to this kind of issues, yet leaving the problem of handling the encrypted data: e.g., it becomes impossible to reconfigure a video because the provider can no longer “see” it. An alternative solution is “homomorphic encryption”. It is a powerful tool of advanced cryptography which provides the same security as classical cryptography algorithms, but it still allows us to manipulate ciphertexts such their underlying plaintexts are modified. Consequently, it offers a new perspective to service providers since they can continue to process their clients’information without knowing what it contains. This allows them to provide privacy-preserving services and comply with the new General Data Protection Regulation (GDPR). Although it is considered that homomorphic encryption does not have enough maturity due to its large algorithmic complexity, in this thesis, we are trying to show its potential by using it in the context of image and video processing over the encrypted data. In this context, we look at the different algorithms in an image/video encoder (JPEG/H264 and HEVC) and transform them to circuits which can be manipulated by homomorphic encryption schemes. Our main contribution is to propose the first pipeline for an image compression of type JPEG (homomorphic-JPEG) running on end-to-end encrypted pixels. To optimize the management of the encrypted data, we also propose new tools applicable to existing homomorphic encryption schemes over the ring version of lattices. Our approach allows us to maximize the number of slots in some ciphertext and we introduce new functions allowing to handle these slots independently in the encrypted domain. This thesis work also lead to two publications to international conferences as well as the submission of an additional article.