Cette thèse étudie l'intégration de repères phonétiques dans la reconnaissance automatique de la parole (RAP) continue à grand vocabulaire. Les repères sont des événements à temps discret indiquant la présence d’événements phonétiques dans le signal de parole. Le but est de développer des détecteurs de repères qui sont motivés par la connaissance phonétique afin de modéliser quelques événements phonétiques plus précisément. La thèse présente deux approches de détection de repères, qui utilisent l'information extraite par segments et étudie deux méthodes différentes pour intégrer les repères dans le décodage, qui sont un élagage basé sur les repères et une approche reposant sur les combinaisons pondérées. Alors que les deux approches de détection de repères présentées améliorent les performance de reconnaissance de la parole comparées à l'approche de référence, elles ne surpassent pas les prédictions phonétiques standards par trame. Ces résultats indiquant que la RAP guidée par des repères nécessite de l'information phonétique très hétérogène pour être efficace, la thèse présente une troisième méthode d'intégration conçue pour intégrer un nombre arbitraire de flux de repères hétérogènes et asynchrones dans la RAP. Les résultats indiquent que cette méthode est en effet en mesure d'améliorer le système de référence, pourvu que les repères fournissent de l'information complémentaire aux modèles acoustiques standards. / This thesis studies the integration of phonetic landmarks into standard statistical large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR). Landmarks are discrete time instances that indicate the presence of phonetic events in the speech signal. The goal is to develop landmark detectors that are motivated by phonetic knowledge in order to model selected phonetic classes more precisely than it is possible with standard acoustic models. The thesis presents two landmark detection approaches, which make use of segment-based information and studies two different methods to integrate landmarks into the decoding, which are landmark-based pruning and a weighted combination approach. While both approaches improve speech recognition performance compared to the baseline using weighted combination of landmarks and acoustic scores during decoding, they do not outperform standard frame-based phonetic predictions. Since these results indicate that landmark-driven LVCSR requires the integration of very heterogeneous information, the thesis presents a third integration framework that is designed to integrate an arbitrary number of heterogeneous and asynchronous landmark streams into LVCSR. The results indicate that this framework is indeed ale to improve the baseline system, as soon as landmarks provide complementary information to the regular acoustic models.