Lors d'une crue, la défaillance d'une digue fluviale est susceptible d'avoir des conséquences en vies humaines et économiques lourdes. Dans ce contexte, la réglementation sur la sécurité des ouvrages hydrauliques a récemment été renforcée (décret du 11 décembre 2007). Elle impose dorénavant aux gestionnaires la réalisation de diagnostics périodiques et encourage l'évaluation probabiliste de la sécurité des digues. De part leur caractère à grand linéaire, la complexité de leurs mécanismes de rupture et la grande variété de données nécessaires à leur diagnostic, les digues induisent des problématiques de diagnostic particulières, nécessitant l'intervention d'un ingénieur expert. Celui-ci doit procéder à l'analyse spatiale de l'information, l'interprétation des données disponibles et la prise en compte de leurs incertitudes. Il procède ensuite, par expertise, à l'évaluation qualitative de la performance des ouvrages. L'objectif de la thèse est l'élaboration d'un modèle d'aide à la décision probabiliste pour l'évaluation de la performance des digues. Ce modèle a vocation à être utilisé par un ingénieur spécialisé, en situation de diagnostic rapide ou approfondi et en valorisant toutes les données disponibles. Le modèle apporte une aide à l'ingénieur pour : identifier les tronçons homogènes d'un linéaire de digue, évaluer la performance des ouvrages pour les différents mécanismes de ruptures et préciser les niveaux d'incertitudes des résultats produits en fonction de l'imperfection des données disponibles. Notre démarche de recherche comporte trois étapes :- le développement d'un modèle fonctionnel des mécanismes de rupture des digues, bâti à partir de méthodes issues de la Sûreté de Fonctionnement et du Raisonnement Qualitatif ;- le développement d'un modèle d'aide à la décision déterministe comprenant des indicateurs de performance pour chaque mécanisme de rupture des digues, suivant une méthode de construction de critères uniques de synthèse ;- le développement d'un modèle d'évaluation probabiliste de la performance incluant une méthode de prise en compte des incertitudes des informations d'entrée et des résultats du modèle dans le cadre des probabilités subjectives. Les résultats de nos recherches sont illustrés par des applications du modèle à des études de cas, sur des digues fluviales et torrentielles / Levee risk control is crucial, as flood defense failures may seriously affect human life or economics issues. The regulation in France relating to the safety of the hydraulic structures is recently evolved (decree of December 11, 2007) and henceforth envisages for levees the realization of regular diagnoses and studies of dangers and encourages a probabilistic evaluation of levees safety. A levee safety evaluation currently consists in appraising the work, including taking into account data stemming from various prior investigations: historical records, visual inspections, hydraulic modeling, geophysical explorations, geotechnical explorations, etc. Such investigations may be performed to a more or less comprehensive extent, according to the resources available. Levee diagnostic studies will first split the alignments into several homogenous construction and loading sections, then complete an expert quality assessment of their performance levels. The goal of our research is to develop a probabilistic model for performance assessment of river levees, for a quick or comprehensive diagnosis. The model give support for engineer and make possible to determine how much an evaluation may be trusted and will help decide which levee sections should be primarily subjected to action or investigations. This will also facilitate the decision making process regarding technical actions to be taken to improve a levee section performance. Our approach contains three main steps:- analyzing and modeling levees failure mechanisms with a functional model build up from risk analysis methods ;- construction of deterministic decision aid model including levees performance indicator, using unicriterion decision support methods ;- construction of a probabilistic-based model for evaluating levees performance. Such model taking into account the input data uncertainty by using subjective probabilities. Our research results are illustrated by model application on cases studies