Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d un assistant intelligent pour l analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l occurrence de situations inquiétantes. Il s agit de concevoir un système d apprentissage des habitudes de vie d une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L étude proposée concerne d une part la conception d un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D autre part, une méthode générique pour l extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l identification des comportements récurrents d une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L application du système d apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d activités de la vie quotidienne.