L'impact de la population sur l'environnement et celui de l'environnement sur la santé humaine est indéniable et représente depuis les années 2000 de réels enjeux de Santé Publique. Il a été constaté en outre des augmentations de prévalence de cancer, de maladies respiratoires ou encore des troubles de la reproduction, dont les origines multifactorielles sont de plus en plus suspectées. Dans ce contexte, la surveillance est devenue un outil indispensable à la prise de décision en santé publique, et les réseaux de surveillances des évènements sanitaires se sont multipliés, donnant naissance à de nombreuses bases de données, parfois massives, dont les utilisations sont encore limitées.L'objectif de ces travaux de thèse était de développer un nouveau concept de surveillance, la Surveillance Observationnelle (SO), permettant une utilisation optimale des bases de données observationnelles, généralisable à différentes bases et problématiques, et pouvant tenir compte des informations multiples qu'elles contiennent.La SO est basée sur la méthode de l'exposome, ayant pour but de restructurer les données sous forme de réseau, permettant ainsi l'étude des associations entre les informations mais également l'étude de leur structure. Il a alors été développé plusieurs indicateurs permettant d'étudier à la fois les différentes associations d'informations recrutées au sein d'une base de données pour un évènement de santé, mais également d'étudier l'évolution de leur structure dans le temps par un suivi dynamique, ces indicateurs permettant de générer la signature unique d'un évènement de santé : le spectre. Un outil, appelé « Observational Surveillance Analysis » (OSA) permettant l'utilisation en routine de la méthodologie a également été développé dans la plateforme R, permettant une automatisation et une standardisation des résultats.Des exemples d'applications ont permis d'illustrer le déroulement de l'analyse de la SO ainsi que sa portabilité et adaptabilité au contexte et à la problématique. Trois applications sont basées sur les données du Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles (RNV3P) : le cancer de la vessie, l'asthme et enfin le lymphome non hodgkinien. Trois autres applications sont basées sur la base de données du groupe de médecins du travail Belge IDEWE : les douleurs à la gorge, les aides-soignants et les agriculteurs.Grâce aux différentes applications, il a été démontré la portabilité de la méthodologie de la SO à des bases de données différentes, mais également à des configurations d'analyse différentes, pathologie/expositions ou activité/expositions. De plus, l'outil « OSA » qui a été développé permet une utilisation facilitée pour l'analyse en routine des données et pourrait à terme être intégré dans un réseau de surveillance déjà existant. / Impact of population on the environment, and conversely, is obvious and represents a real challenge for Public Health since 2000. It has been shown an increase in cancer prevalence, respiratory disease or even reproductive disorders, for which multifactorial origins are strongly suspected. In this context, surveillance has become an essential tool to decision making in public health, and surveillance networks of health events are multiplying, giving rise to numerous databases (sometimes considered as “big data”), still poorly used.Objective of this thesis work was to develop a new concept of surveillance, the Observational Surveillance (OS). This allows an optimal use of observational databases, extendable to different kind of databases and problematics, taking into account various multiple information available.OS is based on the exposome approach, to restructure data as a network, allowing the study of associations between information and also their structure. In this purpose, several indicators have been developed to study in the meantime the different recruited association for an event of interest, but also the evolution of their structure over time. These indicators allow generating the unique signature of the event: the spectrum. A tool, named “Observational Surveillance Analysis” (OSA), allowing the routine use of methodology, has been developed in the R platform, which permits automation and standardization of results.Applications were used to illustrate the OS analysis and its portability and adaptability to different context and problematic. Three applications are based on the French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network (RNV3P): bladder cancer, asthma and non-Hodgkin lymphoma. Three other applications are based on the Belgium occupational physicians group IDEWE: sore throat, caregivers and farmers.Thanks to different applications, it has been demonstrated the portability of the OS methodology to different databases, and also, to different analysis configuration, disease/exposures or activity/diseases. Furthermore, the “OSA” tool which has been developed, allows an easier use to routine analysis and, in the end, could be integrated in an existing surveillance network.