Un système de prélèvement de poussière a été mis au point pour étudier l’exposition des personnes aux polluants de l’air intérieur au moyen de prélèvements environnementaux plutôt que par le biomonitoring, plus contraignant. Une nouvelle méthode d’analyse de polluants de l’air intérieur par GC-MSMS a également été développée et permet la quantification d’une centaine de composés organiques dans l’air, dans la poussière, dans la salive et dans les cheveux. Ces deux développements ont été mis à l’épreuve lors d’une étude exploratoire réalisée sur une dizaine de logements en Alsace. Des prélèvements d’air, de poussière, de salive et de cheveux ont été effectués chaque mois chez des particuliers durant un an. Les résultats d’analyses ont été croisés avec les réponses d’un questionnaire sur l’habitat et les habitudes de vie rempli par les participants, et un traitement statistique a été réalisé dans le but de dégager des corrélations entre les différentes matrices. Il s’avère que s’il est aisé d’établir des corrélations entre matrices biologiques et environnementales pour les composés dont l’exposition est majoritairement domestique, comme par exemple pour certains pesticides, ce n’est pas le cas pour les polluants non-spécifiques au logement. Cette étude préliminaire a montré des résultats prometteurs, et ouvre la voie à une campagne de mesure à plus grande échelle visant à mettre en place un modèle statistique d’exposition domestique à des composés organiques. / A dust sampling device was developed to assess exposure to indoor air pollutants using environmental samples instead of biomonitoring, which is less practical. A new GC-MSMS analytical method was also developed to quantify one hundred indoor pollutants in dust, air, saliva and hair. Both developments were tested during an exploratory study taking place in Alsatian dwellings. Air, dust, saliva and hair samples were collected each month during one year in these dwellings. Results were crossed with the answers of the residents to a questionnaire about their house and living habits, and statistical data processing was performed with the aim of revealing correlations between environmental and biological matrices. It turns out its easy to establish intra-matrices correlations for compounds exclusively found in the house, like some pesticides, but not for compounds that are non-specifics to the dwelling. This preliminary study shows encouraging results, and paves the way to a large scale study aiming the development of a statistical model of exposure to organic compounds.