Le scanner LiDAR est une technologie de plus en plus populaire auprès des ingénieurs, arpenteurs-géomètres, architectes et autres professionnels qui ont recours à la modélisation 3D dans le cadre de leur travail. L'intégration de ce capteur à un système de navigation (IMU + GNSS) permet de former un Système LiDAR Mobile (SLM). Les SLM ont été initialement développés pour des véhicules aéroportés, mais ont été plus récemment adaptés aux véhicules terrestres. Toutes les observations du SLM sont combinées pour former un nuage de points par géoréférencement direct. De manière à limiter la propagation des erreurs systématiques dues à l'assemblage de ces capteurs, un calibrage du système est nécessaire. Le calibrage d'un SLM implique la détermination des bras de levier et des angles de visée qui correspondent sommairement à la distance et à l'orientation entre le LiDAR et l'IMU. Le fabricant fournit habituellement des valeurs pour ces éléments, mais il est nécessaire de peaufiner ces valeurs qui sont propres à chaque système. Étant donné qu'il est impossible de déterminer précisément les angles de visée avec des mesures manuelles, les observations sur le terrain sont utilisées afin de les estimer (calibrage in situ). Un problème avec le calibrage in situ est que les observations GNSS introduisent des erreurs de plusieurs centimètres dans la solution, ce qui nuit au calibrage. Pour éliminer le recours aux observations GNSS, des méthodes alternatives de calibrage s'imposent. Le but de ce travail de recherche est d'instaurer une procédure de cueillette et de traitement des données acquises par un SLM en laboratoire de façon à développer une méthode de calibrage libre d'erreurs de positionnement GNSS. Cette méthode de calibrage doit permettre d'estimer les angles de visée et les bras de levier d'un SLM à partir des instruments et des infrastructures présentes au laboratoire de métrologie de l’Université Laval. / The LiDAR scanner is an increasingly popular technology for engineers, land surveyors, architects and other professionals who use 3D modeling as part of their work. The integration of this sensor with a navigation system (IMU + GNSS) makes it possible to form a Mobile LiDAR System (MLS). MLSs were originally developed for airborne vehicles, but were more recently adapted to land vehicles. All MLS observations are combined to form a point cloud by direct georeferencing. In order to limit the propagation of systematic errors due to the assembly of these sensors, it is necessary to properly calibrate the system. The calibration of an MLS involves the determination of the lever arms and boresight angles that correspond to the distance and orientation between the LiDAR and the IMU. The manufacturer usually provides values for these elements, but it is necessary to fine-tune these values that are unique to each system. Since it is impossible to accurately determine boresight angles with manual measurements, field observations are used to estimate them (in situ calibration). A problem with in situ calibration is that GNSS observations introduce errors of several centimeters into the solution, which is harmful for a proper calibration. In order to eliminate the need for GNSS observations, alternative methods of calibration are required. The aim of this research is to set up a procedure for the collection and processing of data acquired by an MLS in a laboratory in order to develop a calibration method free of GNSS positioning errors. This calibration method should allow estimation of the boresight angles and the lever arms of an MLS with the instruments and infrastructures inside the metrology laboratory of Laval University.