Les défauts d’arcs électriques sont souvent la cause du déclenchement d’un incendie dans l’habitat. Les détecter constitue une amélioration de la sécurité électrique domestique. La contribution de cette thèse porte sur la problématique de l’identification et de la détection de défauts d’arcs électriques sur le réseau basse tension domestique (charge simple et combinée). Dans ce travail de thèse, le premier axe de recherche porte sur la mise en œuvre d’un modèle de simulation de réseau. Sur le modèle de réseau l’objectif est d’introduire à volonté et de manière graphique des charges de nature différentes associées à un défaut d’arc électrique série. La modélisation porte sur la source de tension, des charges domestiques, le défaut d’arc et le bloc d’analyse numérique du courant et de la tension pour la commande d’un disjoncteur. Le second axe de recherche porte la mise au point de méthodes de détection robuste d’un défaut d’arc électrique Quatre méthodes originales de détection portant sur la tension et le courant de ligne ont été développées dans le cadre de ce travail de thèse. Elles sont toutes basées sur l’analyse des caractéristiques fréquentielles et temporelles du courant de ligne. Toutes les méthodes produisent une information dont l’amplitude tend à s’accroître en présence d’un arc électrique. Toutefois, le caractère non déterministe et très variable des signaux produits par un arc électrique ainsi que la grande variabilité des charges et des perturbations qu’elles introduisent rendent la détection très difficile. L’ensemble des études s’est donc systématiquement composé d’une comparaison entre la situation avec et sans arcs. Le résultat a abouti à une approche combinée de plusieurs méthodes et d’un modèle simple de décision basé sur un simple seuil. Un prototype implémentant une partie de l’algorithme a montré la faisabilité d’un circuit en temps réel / The electrical arc faults are the cause of electrical home fire. Detecting them is an improvement of domestic electrical safety. The thesis contribution focuses on the problem of the electrical arc fault identification and detection in the domestic low voltage network. In this thesis, the first research objective is the modeling of a domestic electrical network. The aim of the modeling is to recreate graphically the loads and the topology of the real domestic electrical network associated with a series electrical arc fault. The modeling is made on the AC voltage source, domestic loads, arc fault model and a block of current and voltage analysis to control a circuit breaker. The second research objective is the development of a robust method for detecting arcing fault. Four detecting methods were developed as part of this thesis; they are based on the current analysis of frequency and time characteristics. All methods generate information whose amplitude tends to increase in the presence of an electric arc. However, the non-deterministic and random feature of the signals produced by the electrical arc fault as well as the large number and variability of loads and the disturbances which they introduce make the arc detection very difficult. All the studies consistently are composed of a comparison between the normal operation and arc fault signals. The result has resulted in a combined approach of some methodologies and a simple decision model based on a threshold. A prototype which contains a part of the algorithm was shown the feasibility of a circuit in real time