Pour comprendre l'origine des variations d'histoire de vie des organismes, il fautétudier et mettre en évidence les stratégies d'histoire de vie et les processus évolutifsqui les gouvernent. Ce travail de thèse a pour objectif d'étudier les stratégiesd'histoire de vie et leur conditionnement par les caractéristiques individuellesen conditions naturelles. Les stratégies d'histoire de vie sont vues comme un agencementde normes de réactions et de compromis évolutifs. Cependant, l'étude desprocessus évolutifs en milieu naturel se heurte à des problèmes d'ordre méthodologique.En effet, le suivi exhaustif au cours du temps d'individus d'une populationest difficilement réalisable, voire impossible en conditions naturelles. Les méthodesde capture-marquage-recapture permettent une observation partielle des histoires devie et des traits d'histoire de vie. Ce travail se base sur l'idée que nos observationsne sont que la partie visible de processus sous-jacents qu'il est nécessaire de prendreen compte pour ne pas biaiser nos inférences statistiques. J'utilise la modélisation àstructure cachée pour 1) séparer le processus d'observation du processus dynamiqued'intérêt, 2) modéliser les histoires de vie complètes des individus, 3) intégrer dansun cadre unique et cohérent les décisions d'histoire de vie et les compromis évolutifset 4) représenter explicitement les mécanismes sous-jacents qui génèrent nos observations.Dans ce cadre, on peut alors intégrer les théories et concepts de la biologieévolutive dans l'analyse statistique des données d'observations. J'illustre ce travailpar l'étude du conditionnement des stratégies d'histoire de vie dans une populationnaturelle de saumon Atlantique sur le Scorff (Morbihan) à partir de données de CMR.Mes résultats mettent en évidence des décisions d'histoire de vie statut-dépendanteset des compromis évolutifs qui n'auraient pas pu être mis en évidence hors du cadrede modélisation proposé. / Understanding the origin of life history variations of organisms requires studying life historystrategies and evolutionary processes that drive them. This thesis aims at studying life historystrategies under natural conditions and how they are conditioned by individual characteristics.Life history strategies are seen as a combination of reaction norms and evolutionarytrade-offs. The study of evolutionary processes in the wild faces to methodological issues.Indeed, the exhaustive monitoring of individuals over time is often impossible in the wild.Capture-mark-recapture methods allow a partial observation of life histories and life historytraits. This work was based on the idea that our observations are only the visible part ofunderlying processes that need to be accounted for to limit the risk of flawed statistical inferences.I resort to hidden structure modeling to 1) separate the observation process fromthe dynamic process of interest, 2) model the full life histories of individuals, 3) integratewithin a single and coherent framework life history decisions and evolutionary trade-offs and4) explicitly represent the underlying mechanisms that generate our observations. Withinthis framework, one can confront theories and concepts in evolutionary biology with observationaldata through appropriate statistical tools. Finally, I illustrate this work by studying theconditioning of life-history strategies in a natural population of Atlantic salmon on the Scorffriver (Morbihan) using CMR data. My results highlight status-dependent life history decisionsand evolutionary trade-offs that could not be identified without our proposed modelingframework.