Ce travail de thèse se place dans le cadre d'une convention université/industrie de type CIFRE entre le CRAN et la scierie Siat-Braun. Le processus de transformation d'une scierie est divisé en deux parties. Tout d'abord, le parc à grumes tronçonne une grume en billons (bois ronds de longueur standard) qui sont triés en lots homogènes en dimensions et qualité. Ensuite, la ligne de sciage transforme ces billons en produits finis (sciages) également triés par dimensions et qualité. Le tri qualitatif des billons ayant une influence directe sur la qualité des produits finis vendus, les scieries visent à optimiser cette étape afin de réduire le taux de déclassement des produits finis. Dans cet objectif, la scierie Siat-Braun a investi dans un nouveau parc à grumes. Les travaux de cette thèse contribuent au développement et à la mise en oeuvre de ce système dédié au tri Qualité des billons. Le premier chapitre de ce mémoire positionne le projet dans la filière Bois puis explicite les contraintes et les besoins d'une scierie en termes de Qualité. Une étude bibliographique met en évidence les différents systèmes d'observation permettant la mesure des caractéristiques du bois dans le but de faire un classement qualité, aussi bien des billons que des produits finis. Le système d'observation choisi par notre partenaire industriel est ensuite présenté. L'objectif de la seconde partie du mémoire est d'expliciter et de définir la Qualité Billons pour le nouveau système de tri. Cette notion de qualité étant détenue par les opérateurs de tri, nous avons proposé d'extraire, de formaliser et de modéliser cette connaissance en utilisant la méthode NIAM-ORM. Cette méthode a permis d'obtenir deux ontologies structurées : la Qualité Billon et la Qualité Sciage que nous avons exploitées dans le chapitre 3 afin de mettre en avant 50 liens entre les deux qualités généralement appréhendées séparément. Cette étude a également permis d'extraire 34 critères pertinents pour spécifier la Qualité Billon en 9 classes, au regard de la Qualité Sciage. De plus, l'exploitation des modèles de connaissance fournit un paramétrage initial pour la mise en service du système d'observation (critères d'entrée, classes de sortie, seuils de décision). Ce paramétrage est alors éprouvé lors des premières exploitations. Les premiers tests sur les produits finis et l'exploitation des données délivrées par le capteur nous servent à valider et à affiner le paramétrage pour améliorer le classement des billons en fonction de la qualité des produits finis obtenus. Ces travaux de thèse ont donc permis de capitaliser la connaissance Experte des acteurs du projet puis d'obtenir une configuration initiale pertinente pour la première mise en service du système de tri. Les premières analyses ont permis d'améliorer le paramétrage du système de tri Qualité Billon. Dans un futur proche, nous envisageons d'approfondir l'analyse des données fournies par le système afin d'améliorer la sélection des critères pertinents / This study takes place in the frame of a university/industry convention between the CRAN and Siat-Braun sawmill. Sawmill transformation process is divided in two parts. First, the log yard cuts down stem in logs (round timber with standard length) which are sorted out in homogeneous batches by dimensions and quality. Then, the sawing line transforms those logs in end products sorted out by dimensions and quality too. The qualitative sort out of log has a direct impact on sold product quality, so sawmills try to optimize this production step in order to reduce the product downgrading rate. In this goal, Siat-Braun sawmill invested in a new log yard. This study contributes to the development and the commissioning of this system dedicated to log Quality sort out. The first chapter of this thesis places the project into wood industry then explicates sawmill constraints and needs in term of Quality. A literature review points out different observation systems allowing measurement of wood characteristics in order to make a product and log quality rankings. Observation system chosen by our industrial partner is then presented. The objective of the second chapter is to clarify and defines Log Quality to the new log yard. This quality notion being held by the sorting operator, we suggested extract, formalize and model this knowledge using NIAM-ORM method. This method allowed obtaining two structured ontologies: the Log Quality and the Product Quality which we used in the chapter three in order to underlying 50 links between both qualities usually tackle separately. This study allowed also extracting 34 relevant criteria to specify Log Quality in 9 classes, regarding Product Quality. In addition, knowledge model analysis gives an initial set up to the first commissioning of the Observation system (input criteria, output classes, decision thresholds). This set up is so proven during system exploitation. The first tests on end products and data processing delivered by the sensor are used to validate and refine the set up to improve the log sort out regarding the obtained product quality. So, this study allowed capitalizing Expert knowledge of the project actors and then, obtaining a relevant initial configuration of the sort system for the first use. First analysis allowed improving Log Quality sort out system set up. In a near future, we want to go deeper in analysis of data given by the system in order to improve relevant criteria selection