Les aérosols perturbent l'équilibre radiatif de la Terre via leurs effets directs (diffusion et absorption du rayonnement solaire) et indirects (interaction avec les nuages). La perturbation anthropique sur le climat liée aux émissions d'aérosols est du même ordre de grandeur que celle liée aux gaz à effet de serre, mais bien moins connue. Pour améliorer notre connaissance de cette perturbation, il est nécessaire de mieux connaître la distribution spatio-temporelle des aérosols. En effet, la description des sources et du transport dans les modèles d'aérosols reste incertaine et l'information fournie par les satellites est incomplète (pas de détection en présence de nuages, pas d'information sur la distribution verticale ou sur la nature chimique). De plus, les campagnes de mesures sont localisées dans l'espace et dans le temps. Mon travail de thèse vise à améliorer la connaissance des distributions d'aérosols via l'assimilation de mesures spatiales dans un modèle de transport. On combine ainsi les informations apportées par la mesure spatiale (épaisseur optique) avec celles du modèle (type de particules attendues, distribution verticale). Dans cette étude, les données de l'instrument spatial POLDER sont assimilées dans le modèle LMDz-INCA. Les résultats montrent tout l'intérêt d'utiliser l'ensemble de l'information disponible. Dans beaucoup de régions, cette méthode a permis d'améliorer notre connaissance des distributions (en termes de réduction des erreurs RMS). Un exemple d'application à l'étude de l'effet indirect des aérosols est montré.