Cette thèse se concentre sur l'individualisation des HRTF pour la synthèse binaurale. Les systèmes permettant de mesurer des HRTF sont difficiles d'accès au grand public, ce qui pose un problème pour la démocratisation de l'audio binaurale de haute qualité. C'est pour cette raison que nous recherchons une méthode permettant de calculer les HRTF d'une personne qu'à partir de la connaissance de sa morphologie. Ces travaux de thèse avancent sur les investigations visant à avoir une technique de personnalisation de l'audio binaurale. La technique de personnalisation proposée part du principe qu'il existe un lien direct et systématique liant des paramètres de la morphologie d'un individu avec les indices spectraux de ses HRTF. Elle est basée sur la détermination d'une fonction qui prend en entrée des paramètres morphologiques et qui donne en sortie des paramètres de transformation à appliquer à un jeu de HRTF existant pour obtenir un jeu de HRTF personnalisé. Cette fonction est estimée à partir d'analyses statistiques faits sur une base de données contenant des modèles numériques des individus ainsi que leurs HRTF. Pour atteindre cet objectif, il faut construire dans un premier temps les données à partir desquelles nous allons estimer notre fonction de personnalisation. Ces travaux expliquent les systèmes que nous avons conçus pour mesurer les HRTF des individus ainsi que pour obtenir leur modèle numérique tridimensionnel. De plus, les protocoles de mesure associés à chaque système sont expliqués. Enfin, nous expliquons comment les données obtenues peuvent être exploitées pour développer un procédé de personnalisation des HRTF. / This thesis focuses on the HRTF individualization problem in the context of binaural synthesis for general applications. HRTF strongly depend on morphological features of a person and, in order to provide compelling auditory spaces, binaural synthesis requires the use of individualized HRTF. Measuring or calculating the HRTF of a listener are common but lengthy and costly methods that are not feasible for general public applications. That is the reason why we aim to develop an alternative technique to obtain customized HRTF. The technique proposed relies on estimating the spectral cues of the HRTF, corresponding to the colorations induced by pinna filtering, from a person's morphology. The spectral cues represent the most complex and individual part of HRTF. The work presented in this thesis is based on the existence of a direct and systematic link between the morphology of a person and the spectral cues of their HRTF. The goal is to start from individualization techniques of HRTF and make studies for better understanding the relationship between the morphology of a person and their HRTF. The ultimate goal is then to find a proper morphological matching personalization technique. The first step to achieve this goal is to build the measuring systems who will help us create the databases that we will use for our analyses. This thesis explains the two measuring systems that were created and the measuring protocols that were used to create two related databases containing the 3D models and the measured HRTFs of a collection of people. We then explain how these databases can be used to fit the HRTF individualization technique we have proposed.