Les couches de sol présentent fréquemment des hétérogénéités spatiales qui proviennent des processus d’érosion, de sédimentation et de l’effet de l’activité humaine. A ces hétérogénéités géologiques de premier ordre viennent s’ajouter des hétérogénéités de petite échelle au sein d’une même couche géologique. Sous sollicitation sismique faible ou forte, ces hétérogénéités spatiales des propriétés du sous-sol sont susceptibles de conduire à une variabilité spatiale importante des propriétés du mouvement sismique en surface (amplitude, durée, contenu fréquentiel, …). Dans cette thèse, une analyse probabiliste est réalisée pour évaluer l’effet de la variabilité spatiale de la vitesse des ondes de cisaillement (V_s) sur la variabilité du mouvement sismique en surface. Pour simplifier, une simple structure de sol 2D (une couche sédimentaire sur un demi-espace) est considérée. La structure 2D de V_s est modélisé comme un champ aléatoire en utilisant la méthode EOLE (Expansion Optimal Linear Estimation) et 9 modèles probabilistes sont considérés en faisant varier les trois paramètres de fluctuation du sol: le coefficient de variation (COV) sur V_s, les distances d'autocorrélation horizontale (θ_x) et verticale (θ_z). Les mouvements sismiques du sol en surface sont simulés à l’aide du logiciel de différences finies FLAC2D pour une excitation d'onde plane avec une polarisation SV.Une première partie porte sur l’étude de la variabilité en surface de différents indicateurs du mouvement sismique (fréquence de résonance, amplification, Intensité d’Arias, durée, corrélation spatiale). Nos simulations purement linéaires soulignent l’importance des ondes de surface diffractées localement au niveau des hétérogénéités du sol sur ces différents indicateurs et le contrôle de COV sur leur variabilité. Elles mettent également en évidence que, bien que les approches probabilistes 1D reproduisent correctement en moyenne les fréquences de résonance fondamentales et les amplifications associées, elles sous-estiment l’amplification à haute fréquence, l’Intensité d’Arias et la durée du mouvement sismique ainsi que leur variabilité. La deuxième partie porte sur la cohérence spatiale, calculée sur la phase forte et sur la coda des vitesses simulées en surface. Les résultats montrent que la perte de cohérence avec la fréquence ou la distance est principalement contrôlée par COV. A cette perte de cohérence globale s’ajoute la présence de fortes cohérences dans certaines bandes de fréquences étroites causées par les caractéristiques de propagation d’ondes de volume et de surface (résonance des ondes SV, phases d’Airy des ondes de Rayleigh). Ces observations sont cohérentes avec les observations sur les données réelles du site d’Argostoli en Grèce. La troisième partie s’intéresse à la prise en compte du comportement non-linéaire des sols. Le comportement non-linéaire du sol est basé sur des tests triaxiaux effectués sur la plaine alluviale de Nahr Beyrouth. L’effet du comportement non-linéaire et de sa variabilité est étudié pour les différents indicateurs du mouvement sismique (Intensité d’Arias, durée, corrélation spatiale, cohérence décalée). / Soil layers frequently exhibit spatial heterogeneities that arise from the erosion, sedimentation processes and from the effects of human activity. To these first order geological heterogeneities are added small-scale heterogeneities within the same geological layer. Under weak or strong seismic loading, these spatial heterogeneities of the subsurface properties are likely to lead to a significant variability in the ground motion properties within short distance on surface (amplitude, duration, frequency content, ...). In this thesis, a probabilistic analysis is carried out to evaluate the effect of the spatial variability of shear wave velocity (V_s) on the variability of surface seismic response. For sake of simplicity, a simple 2D soil structure (a sedimentary layer over a half-space) is considered. The 2D structure of V_s is modeled as a random field using the EOLE (Expansion Optimal Linear Estimation) method and nine probabilistic models are considered by varying the three soil fluctuation parameters: the coefficient of variation (COV) on V_s, the horizontal and vertical autocorrelation distances (θ_x and θ_z, respectively). The surface ground seismic motion is simulated using the FLAC2D finite difference code using a SV plane-wave plane excitation.The first part deals with the study of the surface variability of different ground motion indicators (resonance frequency, amplification, Arias intensity, duration, spatial correlation). Our purely linear simulations emphasize the importance of the locally diffracted surface waves due to soil heterogeneities on these different indicators and the control of COV on their variability. They also show that, although 1D probabilistic approaches correctly estimate the average of the fundamental resonant frequencies and the associated amplifications, they underestimate the high frequency amplification, the Arias intensity and the duration of the ground motion on surface, as well as their variability. The second part deals with another estimator the ground motion spatial variability: the coherency and it is calculated on the strong phase and on the coda of simulated seismograms on surface. The results show that the variation of the coherency as a function of frequency or distance is mainly controlled by COV. To this overall behavior of the average coherency on surface is superimposed the presence of strong loss or increase of coherency in certain narrow frequency bands caused by the propagation characteristics of body and surface waves (resonance of SV waves, Airy phases of Rayleigh waves). These observations are consistent with the observations on real data from the Argostoli site in Greece. The third part focuses on taking into account the non-linear behavior of soils. The definition of non-linear properties of the soil is based on triaxial tests carried out on the alluvial plain of Nahr Beirut. The effect of non-linear behavior and its variability is studied for the different ground motion indicators, mainly in the time domain (Arias intensity, duration, spatial correlation, Lagged coherency).