Parmi les risques naturels et les catastrophes majeures, les tremblements de terre sont l'un des plus meurtriers, préjudiciables et imprévisibles de tous. Avec une constante augmentation de l'impact dans les économies des pays et dans le nombre de victimes, les tremblements de terre modernes coûtent des dizaines de milliards de dollars et tuent en moyenne 35000 personnes par an dans le monde.Avec l'étendue des dommages observés après les tremblements de terre d'intensité modérée à forte de ces dernières décennies, la sensibilisation auprès des catastrophes naturelles a considérablement augmenté. Il y a donc une demande croissante d'analyses détaillées des risques sismiques pour renforcer la préparation en amont et mieux planifier la réponse après les séismes. Cette évaluation des risques nécessite non seulement l'estimation de l'aléa sismique, mais aussi la représentation de la capacité des structures à résister face au mouvement du sol: tel est l'objectif des évaluations de la vulnérabilité sismique. En raison de la complexité inhérente à l'estimation de l'aléa, des vulnérabilités et leur interaction, la quantification du risque sismique est une tâche ardue, et estimer des impacts réalistes dus aux grands tremblements de terre ne peut se faire qu'approximativement.L'estimation de la vulnérabilité sismique des bâtiments à l'échelle urbaine, étant un élément crucial dans l'évaluation des risques, est elle-même une tâche longue, coûteuse et compliquée, en particulier dans les régions où l'aléa sismique est modéré à faible et où la mobilisation des ressources pour l'évaluation sismique est réduite même si le risque est non négligeable.Nous proposons dans la première partie de cette étude un moyen d'effectuer une estimation rapide à l'aide des données fiables du bâtiment. Ces données sont plus facilement disponibles au niveau régional que l'information habituellement exigée par les méthodes traditionnelles. Avec l'utilisation d'un ensemble de données du bâtiment existant à Grenoble (France), avec une classification EMS98 de la vulnérabilité, et en employant deux techniques de fouille de données différentes - Association Rule Learning et Support Vector Machine - nous avons développé des proxies de la vulnérabilité sismique. Ceux-ci ont été appliqués à la France entière en utilisant des informations de base à partir de bases de données nationales (information de recensement) et les données issues du traitement des images satellites et des photographies aériennes pour produire une carte de la vulnérabilité à l'échelle nationale. Cette méthode macroscopique pour évaluer la vulnérabilité est facilement applicable dans le cas d'un manque d'informations concernant les caractéristiques structurelles du parc immobilier.La partie qui clôture ce travail est préconisée pour le calcul des pertes liées aux tremblements de terre et à l'analyse et la réduction des incertitudes. L'estimation complète des scénarios de tremblement de terre avec un nombre probable de bâtiments endommagés dans une ville européenne typique est présentée par la suite. Une analyse complète des incertitudes est réalisée à chaque étape, et l'incertitude combinée finale est calculée. Les principales sources de variabilité sont représentées. Dans la dernière partie, l'évolution des dommages et des risques lorsque des améliorations structurelles sont affectées aux bâtiments est examinée. Des évaluations des pertes économiques sont effectuées pour la France en utilisant des cartes de risques réglementaires pour des différentes périodes de retour. En particulier, pour cinq villes françaises, le modèle de perte proposé est utilisé pour concevoir un plan de réaménagement et de modernisation du parc immobilier en réalisant des études coûts-bénéfices pour les différents types de plans d'intervention structurelle. Des scénarios d'investissements optimaux sont calculés, qui peuvent servir d'appui aux décisions stratégiques concernant l'atténuation du risque sismique en France. / Among the natural hazards and major catastrophes, earthquakes are one of the most deadly, damaging and unpredictable of all. With increasing impacts in countries' economies and casualties, modern earthquakes cost in average tens of billons of dollars and kill 35,000 people per year worldwide (USGS). The planet is experiencing the consequences of the large urban population growth of the last century.With the extensive damage observed after the moderate-to-strong earthquakes of the last decades, awareness of natural catastrophes has considerably increased. There is therefore, a growing demand for detailed seismic risk analysis to strengthen disaster risk mitigation and response. This risk assessment requires not only the estimation of the seismic hazard, but also the representation of the structures' capacity to withstand the seismic ground motion: this is the objective of seismic vulnerability assessments.Due to the inherent complexity of estimating hazard, vulnerabilities and their interaction, seismic risk quantification is a daunting task and estimating realistic impacts due to large earthquakes may only be done approximately.The estimation of the seismic vulnerability of buildings at an urban scale, while a crucial element in any risk assessment, is itself an expensive, time-consuming, and complicated assignment, especially in moderate-to-low seismic hazard regions where the mobilization of resources for the seismic evaluation is reduced, even if the hazard is not negligible. We propose in the first part of this study a way to perform a quick estimation using convenient, reliable building data that are readily available regionally instead of the information usually required by traditional methods. Using a dataset of existing buildings in Grenoble (France) with an EMS98 vulnerability classification and by means of two different data mining techniques - association rule learning and support vector machine - we developed seismic vulnerability proxies. These were applied to the whole France using basic information from national databases (census information) and data derived from the processing of satellite images and aerial photographs to produce a nationwide vulnerability map. This macroscale method to assess vulnerability is easily applicable in case of a paucity of information regarding the structural characteristics and constructional details of the building stock.The closing part of this work is advocated to the calculation of earthquake losses and to the analysis and reduction of uncertainties. A comparison between predicted and observed ground motions and intensities in France is presented, and prediction equations producing the smallest residuals are highlighted. The full estimation from earthquakes scenarios to probable number of damaged buildings in a typical European city is presented afterwards. A comprehensive analysis of uncertainties is carried on at every step, and the final combined uncertainty is calculated. The major sources of variability are depicted and recommendations on how to efficiently reduce them are proposed. In the last part, the evolution of damage and risk when structural improvements are performed to buildings is reviewed. Economic loss assessments are performed for France using regulatory hazard maps for different time horizons. In particular, for five French cities the proposed loss model is used to design retrofitting schemes by carrying out cost-benefit studies for different types of structural intervention plans. Optimal investment scenarios are calculated, which may support strategic decisions regarding the risk mitigation in France.