Dans le contexte d’une population vieillissante il est primordial de développer des outils de diagnostic cliniques précis, fiables, peu coûteux et faciles à mettre en place. Durant cette thèse j’ai en particulier cherché à réaliser une cartographie dynamique des vaisseaux sanguins dans le but de permettre de détecter à la fois des cancers et des maladies cardiovasculaires, deux des maladies les plus mortelles. Pour avoir un diagnostic efficace on se doit d’imager en profondeur avec une résolution spatiale et temporelle la meilleure possible. Dans le chapitre 0 j’explique les enjeux de l’imagerie médicale sur la micro-vascularisation en analysant les avantages et inconvénients de plusieurs types d’imageries médicales. Dans le chapitre 1 je développe en détail l’imagerie photo-acoustique, qui s’est avérée être la plus appropriée à notre application. Elle a l’avantage d’avoir un contraste optique et une résolution acoustique. J’utilise en particulier la photo-acoustique fréquentielle qui est peu onéreuse et peu encombrante, donc facilement intégrable dans le monde hospitalier par rapport à une imagerie photo-acoustique « classique ». Je valide cette partie sur des résultats expérimentaux in-vivo sur des oreilles de souris. Dans le chapitre 2 j’ai cherché à détecter le signal photo-acoustique de façon optique qui a pour avantage d’être sans contact donc sans souci d’encombrement entre « excitation optique » et « détection acoustique ». Je développe le traitement du signal nécessaire pour détecter une onde acoustique, i.e. des vibrations, à l’aide d’un interféromètre. Puis je présente dans le chapitre 3 un interféromètre particulier développé au laboratoire : le Laser Optical Feedback Imaging (LOFI). Il permet de s’affranchir du bruit du détecteur donc il permet de détecter des vibrations de petites amplitudes même sur des surfaces peu réfléchissantes comme la peau et cela même à faible puissance par respect des normes médicales. Dans le chapitre 4 je valide la détection du signal photo-acoustique avec notre détection optique. Enfin dans le chapitre 5 je montre à travers des simulations une technique d’imagerie innovante plein champ qui permettrait de détecter plus rapidement un signal photo-acoustique riche spectralement. / In the context of an aging population, it is essential to develop clinical diagnostic tools that are accurate, reliable, inexpensive and easy to implement. During this thesis I particularly sought to perform a dynamic mapping of blood vessels in order to detect both cancers and cardiovascular diseases, two of the most deadly diseases. In order to have an effective diagnosis, it is necessary to image in depth with the best possible spatial and temporal resolution. In chapter 0 I explain the challenges of medical imaging on micro-vascularization by analyzing the advantages and disadvantages of several types of medical imaging. In chapter 1 I develop in detail the photo-acoustic imaging, which proved to be the most appropriate for our application. It has the advantage of optical contrast and acoustic resolution. In particular, I use frequency photo-acoustics, which is inexpensive and space-saving, and can therefore be easily integrated in the hospital world compared to "traditional" photo-acoustic imaging. I validate this part on in-vivo experimental results on mouse ears. In chapter 2 I tried to detect the photo-acoustic signal in an optical way which has the advantage of being contactless and therefore without any problem of clutter between "optical excitation" and "acoustic detection". I develop the signal processing necessary to detect an acoustic wave, i.e. vibrations, using an interferometer. Then I present in chapter 3 a particular interferometer developed in the laboratory: the Laser Optical Feedback Imaging (LOFI). This interferometer allows to be limited to photon noise even with a low intensity thus it makes it possible to detect vibrations of small amplitudes even on surfaces with a low reflecting index like the skin in accordance with medical standards. In chapter 4 I validate the detection of the photo-acoustic signal with our optical detection. Finally in chapter 5 I show with simulations an innovative full field imaging technique that would allow faster detection of a spectrally rich photo-acoustic signal.