Dans cette thèse, notre défi sera de trouver la réponse à la question : comment répondre à des requêtes XPath sur des flux XML avec une faible latence, une couverture complète, une grande efficacité temporelle et un faible coût mémoire? Dans cette thèse, nous proposons dans un premier temps une approximation de l’algorithme de réponse au plus-tôt pour les requêtes XPath par une compilation en un automate de mots imbriqués. Nous rapproche ainsi de la latence et d’une empreinte mémoire optimales. Dans un deuxième temps, nous proposons une définition formelle de XPath 3.0. Celle-ci est obtenue en faisant correspondre XPath au nouveau langage λXP que nous introduirons. Nous montrons par la suite comment compiler des requêtes λXP en des réseaux d’automates de mots imbriqués, et développons des algorithmes de streaming pour ces derniers. Dans un troisième temps, nous allons développer un algorithme pour la projection de flux XML en fonction de la requête définie par un automate de mots imbriqués. Ainsi serons- nous en mesure de faire en sorte que notre algorithme soit temporellement très efficace. Nous avons implémenté tous nos algorithmes avec l’objectif visé d’obtenir un outil de streaming applicable dans l’industrie, et les avons testés sur les benchmarks habituels. Notre algorithme surpasse toutes les approches précédemment établies en termes d’efficacité temporelle, de couverture et de latence. / The challenge that we tackle in this thesis is the problem of how to answer XPath queries on XML streams with low latency, full coverage, high time efficiency, and low memory costs. We first propose to approximate earliest query answering for navigational XPath queries by compilation to early nested word automata. It turns out that this leads to almost optimal latency and memory consumption. Second, we contribute a formal semantics of XPath 3.0. It is obtained by mapping XPath to the new query language λXP that we introduce. We then show how to compile λXP queries to networks of early nested word automata, and develop streaming algorithms for the latter. Thereby we obtain a streaming algorithm that indeed covers all of XPath 3.0. Third, we develop an algorithm for projecting XML streams with respect to the query defined by an early nested word automaton. Thereby we are able to make our streaming algorithms highly time efficient. We have implemented all our algorithms with the objective to obtain an industrially applicable streaming tool. It turns out that our algorithms outperform all previous approaches in time efficiency, coverage, and latency.