Les applications entrainées par des moteurs asynchrones consomment à elles seules la majorité de l’énergie électrique utilisée dans le secteur industriel. Des défauts, majoritairement d’origine mécanique, sont susceptibles de se développer au cours du fonctionnement de ces systèmes et rendent nécessaires la mise en place d’une maintenance souvent onéreuse. Afin de réduire ces coûts et d’optimiser la disponibilité des matériels, des méthodes de diagnostic peuvent être développées afin de détecter au plus tôt l’apparition d’un défaut. Cependant, la fiabilité de ces algorithmes et l’automatisation du diagnostic sont complexifiées par la diversité des systèmes alimentés par les variateurs de vitesse industriels ainsi que par le changement de leur point de fonctionnement. Afin de répondre à ces problématiques, un protocole de diagnostic permettant de réaliser une détection sensible et robuste des défaillances mécaniques est développé dans ce travail. Cette méthode consiste à segmenter le plan couple-vitesse du moteur surveillé et à réaliser des références statistiques caractérisant son fonctionnement sain sur chacune des zones de fonctionnement. Des indicateurs de défaut peuvent ensuite être définis statistiquement afin de quantifier l’écart du système vis-à-vis de son comportement sain. Ces indicateurs sont ainsi indépendants du système surveillé et de son point de fonctionnement. Les principales applications ciblées par ce protocole sont les systèmes de compression, de pompage et de ventilation qui représentent une part importante de l’énergie électrique consommée dans le secteur industriel. Le protocole de diagnostic développé dans cette étude est validé expérimentalement dans le cadre de la détection de différentes niveaux de déséquilibre mécanique mais également pour la surveillance d’un système de transmission de type poulies-courroies. De plus, les campagnes expérimentales sont effectuées sur plusieurs systèmes électromécaniques dont les propriétés sont foncièrement différentes afin de valider les performances de normalisation de ce protocole. / Systems driven by induction motors consume most of the industrial electric supply. Mechanical faults may develop over time and disrupt their proper functioning, resulting in high maintenance expenditure. In order to reduce these costs and to improve machines availability, diagnosis methods can be developped to perform the early detection of incipient faults. However, the variety of industrial applications driven by induction motors complicates the automation of fault detection. To resolve these issues, a sensitive and robust diagnosis protocol has been developed in two stages. First, the torque-speed plane of the monitored motor is segmented in different functioning areas. Then, a statistical reference is achieved on each operating zone in order to characterize the healthy working of the system. Statistic-based indicators may then quantify the system deviation from its healthy behaviour. These indicators are therefore independent of the monitored system and of its functioning point. The applications targeted by this study are fans, pumps and compressors which are widely used in industrial processes. This diagnosis protocol is experimentally validated on the detection of several levels of mechanical unbalance and for the monitoring of V-belts drive health state. Moreover, test campaigns are achieved on varied electromechanical systems in order to validate the normalization performances of the developed protocol.