L'objectif de cette thèse est la réalisation du système de monitorage cardiaque intelligent IP-Calicot capable, grâce à un module de pilotage d'algorithmes, d'utiliser les informations du contexte courant pour modifier sa chaîne de traitements afin d'obtenir un diagnostic médical fiable même en milieu bruité. À partir d'un électrocardiogramme (ECG), le système extrait en ligne, par traitement du signal, les informations qui vont permettre d'établir un diagnostic d'arythmie cardiaque modélisé par un réseau temporel (chronique). En utilisant le contexte courant, constitué du bruit de ligne et du diagnostic médical, le module de pilotage agit dynamiquement à trois niveaux~: il sélectionne et paramètre les algorithmes de traitement du signal, il choisit les éléments à extraire du signal, décrivant ainsi l'ECG dans un langage plus ou moins précis, et sélectionne le langage de description à utiliser pour établir le diagnostic en ligne. Le pilote est représenté par un système expert qui agit sur la chaîne de traitements grâce à des règles de pilotage acquises par expertises et déduites d'études statistiques. Le système a été validé sur des ECG bruités typiques de situations cliniques. Les résultats démontrent l'intérêt et la faisabilité du pilotage proposé.