Ce travail entreprend d'évaluer l'évolution de l'acquisition phonologique par des étudiants français des contrastes anglais /ɪ/-/i:/ et /ʊ/-/u:/. Le corpus étudié provient d'enregistrements de conversations spontanées menées avec des étudiants natifs. 12 étudiants, 9 femmes et 3 hommes,ont été suivis lors de 4 sessions espacées chacune d'un intervalle de six mois. L'approche adoptée est résolument quantitative, et agnostique quant aux théories d'acquisition d'une deuxième langue (par exemple Flege 2005, Best 1995,Kuhl 2008). Afin d'estimer les éventuels changements de prononciation, une procédure automatique d'alignement et d'extraction des données acoustiques a été conçue à partir du logiciel PRAAT (Boersma 2001). Dans un premier temps, deux autres logiciels (SPPAS et P2FA, Bigi 2012 et Yuan &Liberman 2008) avaient aligné les transcriptions des enregistrements au phonème près. Plus de 90 000 voyelles ont ainsi été analysées. Les données extraites sont constituées d'informations telles que le nombre de syllabes du mot, de sa transcription acoustique dans le dictionnaire, de la structure syllabique, des phonèmes suivant et précédant la voyelle, de leur lieu et manière d'articulation, de leur appartenance ou non au même mot, mais surtout des relevés formantiques de F0, F1, F2, F3 et F4. Ces relevés formantiques ont été effectués à chaque pourcentage de la durée de la voyelle afin de pouvoir tenir compte des influences des environnements consonantiques sur ces formants. Par ailleurs, des théories telles que le changement spectral inhérent aux voyelles (Nearey & Assmann(1986), Morrison & Nearey (2006), Hillenbrand (2012),Morrison (2012)), ou des méthodes de modélisation du signal telles que la transformation cosinoïdale discrète(Harrington 2010) requièrent que soient relevées les valeurs formantiques des voyelles tout au long de leur durée. Sont successivement étudiées la fiabilité de l'extraction automatique, les distributions statistiques des valeurs formantiques de chaque voyelle et les méthodes de normalisation appropriées aux conversations spontanées. Les différences entre les locuteurs sont ensuite évaluées en analysant tour à tour et après normalisation les changements spectraux, les valeurs formantiques à la moitié de la durée de la voyelle et les transformations cosinoïdales. Les méthodes déployées sont les k plus proches voisins, les analyses discriminantes quadratiques et linéaires, ainsi que les régressions linéaires à effets mixtes. Une conclusion temporaire de ce travail est que l'acquisition du contraste/ɪ/-/i:/ semble plus robuste que celle de /ʊ/-/u:/. / This study undertakes to assess the evolution of the phonological acquisition of the English /ɪ/-/i:/ and /ʊ/-/u:/ contrasts by French students. The corpus is made up of recordings of spontaneous conversations with native speakers. 12 students, 9 females and 3 males, were recorded over 4 sessions in six-month intervals. The approach adopted here is resolutely quantitative, and agnostic with respect to theories of second language acquisition such as Flege's, Best's or Kuhl's. In order to assess the potential changes in pronunciations, an automatic procedure of alignment and extraction has been devised, based on PRAAT (Boersma 2001). Phonemic and word alignments had been carried out with SPPAS (Bigi 2012) and P2FA (Yuan & Liberman 2008) beforehand. More than 90,000 vowels were thus collected and analysed. The extracted data consist of information such as the number of syllables in the word, the transcription of its dictionary pronunciation, the structure of the syllable the vowel appears in, of the preceding and succeeding phonemes, their places and manners of articulation, whether they belong to the same word or not, but also especially of the F0, F1, F2, F3 and F4 formant values. These values were collected at each centile of the duration of the vowel, in order to be able to take into account of the influences of consonantal environments. Besides, theories such as vowel-inherent spectral changes (Nearey & Assmann (1986), Morrison & Nearey (2006), Hillenbrand (2012), Morrison (2012)), and methods of signal modelling such as discrete cosine transforms (Harrington 2010) need formant values all throughout the duration of the vowel. Then the reliability of the automatic procedure, the per-vowel statistical distributions of the formant values, and the normalization methods appropriate to spontaneous speech are studied in turn. Speaker differences are assessed by analysing spectral changes, mid-temporal formant values and discrete cosine transforms with normalized values. The methods resorted to are the k nearest neighbours, linear and quadratic discriminant analyses and linear mixed effects regressions. A temporary conclusion is that the acquisition of the /ɪ/-/i:/ contrast seems more robust than that of the /ʊ/-/u:/ contrast.