Les modalités d'investigation de notre thèse sont menées, sous trois angles : épistémologique, statistique et économique. En première partie de la thèse, dans une approche épistémologique, nous spécifions en quoi le concept de mémoire longue peut apparaître, comme un nouveau paradigme kühnien pour la macroéconomie et la finance. En deuxième partie de la thèse, dans une approche statistique, semi-paramétrique, nous proposons trois extensions de la statistique IR (Increment Ratio) de Surgailis et al, (2008). Premièrement, un théorème central limite multidimensionnelle est établi pour un vecteur composé de plusieurs statistiques IR. Deuxièmement, un test d'adéquation de qualité d'ajustement de type chi2 est déduit de ce théorème. Troisièmement, ce théorème nous a permis de construire des versions adaptatives de l'estimateur et du test d'adéquation étudiés dans un cadre semi-paramétrique général. Nous prouvons que l'estimateur adaptatif du paramètre de la mémoire longue suit une propriété d'Oracle. Les simulations que nous avons menées attestent de la précision et de la robustesse de l'estimateur et du test d'adéquation, même dans le cas non gaussien. En troisième partie de la thèse, nous en déduisons deux tests respectivement de stationnarité et de non stationnarité pour les processus I(d) stationnaires et non stationnaires, pour tout réel d tel que (-0.5< d<1.25). Dans une approche économique, au sein de cette troisième partie de la thèse, nous mettons en oeuvre les résultats théoriques précédents comparés à ceux issus d'autres méthodes statistiques: paramétriques, semi-paramétriques ou non paramétriques (ou heuristiques) appliquées à des séries économiques et financières.