Alors que les services de streaming vidéo (Netflix +YouTube) représentent plus de 50% du trafic web des foyers américains sur leurs lignes fixes, l'expansion de la mobilité (4G LTE et LTEa) et l'arrivée des réseaux du futur (NGN) avec la distinction entre opérateur de réseaux et opérateurs de services, risquent de modifier le modèle économique des fournisseurs de service. Le modèle en Best-effort utilisé actuellement par les services de streaming risque de péricliter dû au coût important lié à ce type de fonctionnement. Il convient donc de réfléchir à un modèle optimisant les flux du service à envoyer en fonction du besoin réel des utilisateurs finaux. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer une solution permettant de prendre en compte la QoE au sein des services de streaming. Dans une première partie de cette thèse, nous mettons en avant le caractère très personnel de la qualité d'expérience lors d'une session de visionnage multimédia. Ceci est réalisé par des tests subjectifs sur une cinquantaine d'utilisateurs. Nous présentons ensuite une architecture permettant la prise en compte de la QoE au sein des protocoles de streaming HTTP adaptatifs (HTTP Live Streaming, DASH ...) afin de prendre des décisions d'adaptation du service non plus sur la bande passante disponible à un instant T, mais sur les attentes implicites de l'utilisateur et ceci d'une manière non intrusive. L‘implémentation d'une preuve du concept est illustrée à travers la création d'un projet open source (http://ipfhas.github.io/) / While streaming video services (Netflix + YouTube} represent more than 50% of US households consumed bandwidth, the growth of mobility (4G LTE + LTEa) and the arrival of 3 next generation networks (NGN) with the distinction between network operator and service operator may change the business model of service providers. The Best-Effort model currently used by streaming services will decrease due to its hight cost. It is therefore necessary to consider a model optimizing the service flow based on real users expectations. The main objective of this thesis is to propose a solution which take into account the QoE in streaming services. In the first art of this thesis, we highlight the very personal nature of the quality of experience during viewing multimedia session. This is achieved by subjective tests on fifty users. Then, we present an architecture for the QoE consideration in HTTP adaptive streaming protocols (HTTP Live Streaming, DASH ...) to make adaptation decisions based on implicit expectations of the user. A proof of concept is illustrated through an open source project (http://ipfhas.github.io/)