Chez les ruminants, l’Acidose Ruminale SubAiguë (ARSA) est une maladie d’origine nutritionnelle qui fait suite à une perturbation des fermentations microbiennes et à une acidité anormale du compartiment ruminal. L’installation chronique de ce dysfonctionnement digestif peut avoir une incidence néfaste sur l’efficacité de production et la santé des animaux. À l’échelle de l’individu ou du troupeau, elle aura pour conséquences des retombées économiques négatives pour l’éleveur. Un des problèmes majeurs de cette maladie est qu’elle ne se manifeste pas par des signes cliniques spécifiques. A l’heure actuelle, seul le pH ruminal permet d’objectiver la maladie même si aucun indicateur de pH ne fait l’unanimité, notamment du fait des variabilités importantes liées à la technique de mesure du pH d’une part et à la susceptibilité des animaux d’autre part. Dans ce contexte, cette thèse a eu pour objectif d’améliorer le diagnostic individuel de l’ARSA chez la vache laitière en développant une approche multiparamétrique applicable sur le terrain. Nous proposons de nouveaux indicateurs issus de cinétiques de pH mesuré de façon non-invasive avec des bolus intra-ruminaux. Ces nouveaux indicateurs relatifs, calculés quotidiennement sur les cinétiques normalisées sur 0 (NpH), sont le temps passé sous NpH <-0,3, l’écart type et l’amplitude. Ils permettent de pallier les fortes sources de variabilité et présentent l’intérêt d’être transposables entre études et sont plus précis pour caractériser l’ARSA. Parallèlement, nous avons développé des modèles multiparamétriques composés de plusieurs paramètres mesurés simultanément dans différents compartiments biologiques (lait, fèces, salive, sang, urine) ou sur l’animal (comportement). Leur capacité de prédiction de l’ARSA a ensuite été évaluée en élevage. Certains modèles incluant des paramètres périphériques au rumen et simples à mesurer sur le terrain présentent une bonne sensibilité (concentration en urée dans le lait, en bicarbonate dans le sang, pH salivaire), et d’autres ont une bonne spécificité (nombre de buvées de l’animal, pH fécal, concentration en urée dans le lait). Néanmoins, aucun modèle ne renferme un couple sensibilité et spécificité satisfaisant. A l’issue de ce travail nous proposons une stratégie diagnostique fondée sur 4 étapes : 1) l’analyse du contexte de diagnostic de l’ARSA, 2) l’évaluation des facteurs de risques, 3) l’évaluation des modèles multiparamétriques et 4) le calcul d’indicateurs NpH ruminaux des individus à risque. / In ruminants, subacute ruminal acidosis (SARA) is a nutritional disease that induces an abnormal acidity of the rumen compartment as well as disturbance in microbial fermentation. When the disease becomes chronic, it can lead to negative effects on production efficiency and animal health at the individual or the herd scales, with negative economic consequences for the farmer. One of the major problems of SARA is that there are no obvious clinical signs. Presently, the only benchmark to define SARA is rumen pH. However, no pH indicator is unanimous due to the important variability related both to the measurement technique itself and to the animal susceptibility. In this context, this thesis aimed to improve the individual diagnosis of SARA in dairy cows by developing a multiparametric approach that could be used on field. We propose new indicators of pH kinetics measured noninvasively with intra-ruminal boluses. These new relative indicators, calculated daily (kinetic normalised on 0, NpH), consist of the time spent under NpH < - 0.3, the NpH standard deviation and the NpH range. These indicators make it possible to overcome the strong sources of variability and have the advantage of being transposable while being more accurate to characterize SARA. At the same time, we have developed multiparametric models including a number of parameters measured simultaneously in various biological compartments (milk, faeces, saliva, blood, urine) or on animal behaviour. The models ability to predict SARA has been evaluated on field. Some models including rumen peripheral parameters (concentration of urea in milk, of bicarbonate in blood, salivary pH) have a proficient sensitivity while others have a proficient specificity (number of drinking acts, faecal pH, and urea concentration in milk). However, no model developed is both sensitive and specific enough. The diagnostic strategy we propose is based on 4 steps: 1) analysis of the SARA diagnostic context, 2) assessment of risk factors, 3) evaluation of multiparametric models and (4) determination of ruminal NpH indicators for individuals presenting a high risk of SARA.