Ce travail de recherche explore les méthodes d’apprentissage profond de la parole et du langage, y inclus la reconnaissance et la synthèse de la parole, la conversion des graphèmes en phonèmes et vice-versa, les modèles génératifs, visant de reformuler des tâches spécifiques dans un problème plus général de trouver une représentation universelle d’information contenue dans chaque modalité et de transférer un signal d’une modalité à une autre en se servant de telles représentations universelles et à générer des représentations dans plusieurs modalités. Il est compris de deux projets de recherche: 1) SoundChoice, un modèle graphème-phonème tenant compte du contexte au niveau de la phrase qui réalise de bonnes performances et des améliorations remarquables comparativement à un modèle de base et 2) MAdmixture, une nouvelle approche pour apprendre des représentations multimodales dans un espace latent commun. / The present work explores the use of deep learning methods applied to a variety of areas in speech and language processing including speech recognition, grapheme-to-phoneme conversion, speech synthesis, generative models for speech and others to build toward a unified approach that reframes these individual tasks into a more general problem of finding a universal representation of information encoded in different modalities and being able to seamlessly transfer a signal from one modality to another by converting it to this universal representations and to generate samples in multiple modalities. It consists of two main research projects: 1) SoundChocice, a context-aware sentence level Grapheme-to-Phoneme model achieving solid performance on the task and a significant improvement on phoneme disambiguation over baseline models and 2) MAdmixture, a novel approach to learning a variety of speech representations in a common latent space.