Cette thèse présente une plateforme d'assimilation de données issues de l'imagerie vidéo et intégrée au modèle numérique d'évolution de profil de plage 1DBEACH. Le manque de jeux de données bathymétriques haute-fréquence est un des problèmes récurrents pour la modélisation morphodynamique littorale. Pourtant, des relevés topographiques réguliers sont nécessaires non seulement pour la validation de nos modèles hydro-sédimentaires mais aussi dans une perspective de prévision d'évolution morphologique de nos plages sableuses et d'évolution de la dynamique des courants de baïnes en temps réel. Les récents progrès dans le domaine de l'imagerie vidéo littorale ont permis d'envisager un moyen de suivi morphologique quasi-quotidien et bien moins coûteux que les traditionnelles campagnes de mesure. En effet, les images dérivées de la vidéo de type timex ou timestack rendent possible l'extraction de proxys bathymétriques qui permettent de caractériser et de reconstruire la morphologie de plage sous-jacente. Cependant, ces méthodes d'inversion bathymétrique directes sont limitées au cas linéaire et nécessitent, selon les conditions hydrodynamiques ambiantes, l'acquisition de données vidéo sur plusieurs heures voire plusieurs jours pour caractériser un état de plage. En réponse à ces différents points bloquants, ces travaux de thèse proposaient l'implémentation puis la validation de méthodes d'inversion bathymétrique basées sur l'assimilation dans notre modèle de différentes sources d'observations vidéo disponibles et complémentaires. A partir d'informations hétérogènes et non redondantes, ces méthodes permettent la reconstruction rapide et précise d'une morphologie de plage dans son intégralité pour ainsi bénéficier de relevés bathymétriques haute fréquence réguliers. / This thesis presents data-model assimilation techniques using video-derived beach information to improve the modelling of beach profile evolution.The acquisition of accurate and recurrent nearshore bathymetric data is a difficult and challenging task which limits our understanding of nearshore morphological changes. This is particularly true in the surf zone which exhibits the largest degree of morphological variability. In addition, surfzone bathymetric data are crucial from many perspectives such as numerical model validation, operational rip current prediction or real-time nearshore evolution modelling. In parallel, video imagery recently arose as a low-cost alternative to direct measurement in order to daily monitor beach morphological changes. Indeed, bathymetry proxies can be extracted from video-derived images such as timex or timestacks. These data can be then used to estimate underlying beach morphologies. However, simple linear depth inversion techniques still suffer from some restrictions and require up to a 3-day dataset to completely characterize a given beach morphology. As an alternative, this thesis presents and validates data-assimilation methods that combine multiple sources of available video-derived bathymetry proxies to provide a rapid, complete and accurate estimation of the underlying bathymetry and prevent from excessive information.