Dans ce mémoire, une méthode subspace fitting (SF) destinée à l’identification des paramètres mécaniques et l’évaluation de l’état de santé de structures vibrantes, est présentée. La méthode SF s’attache à extraire, à partir des méthodes d’identification par sous-espaces (4SID), une matrice d’observabilité du système et de la corréler, au sens de la norme, à une matrice d’observabilité théorique. L’originalité de ce travail est de construire la matrice d’observabilité théorique sur la base d’un modèle éléments finis (EF) de la structure considérée. En ajustant les paramètres inconnus du modèle EF, les propriétés mécaniques de la structure vibrante sont identifiées. Les coûts de calcul d’une telle procédure sont réduits en considérant une méthode de réduction de modèle basée sur la position des excitations et des capteurs. La méthode est évaluée pour l’identification des fréquences propres d’une structure vibrante. Des applications numériques et expérimentales s’attachent à montrer la pertinence d’une telle approche. En particulier, il est mis en évidence que la méthode SF permet d’identifier précisément les fréquences propres d’une structure, pour des niveaux de bruit importants. / In this thesis, a subspace fitting (SF) method is presented for the identification of mechanical parameters and assessment of the health condition of vibrating structures. The SF method attempts to extract, from subspace identification methods (4SID), a system observability matrix of the system and correlate them with a theoretical observability matrix. The originality of this work is to obtain the theoretical observability matrix from a finite element model (EF) of the structure. By adjusting unknown parameters of the FE model, the mechanical properties of the vibrating structure are identified. Computational costs of such a procedure are reduced by considering a model reduction method based on the excitations and sensors location. The method is evaluated for the identification of natural frequencies of a vibrating structure. Numerical and experimental applications are assessed to show the relevance of such an approach. In particular, it is highlighted that the SF method can accurately identify the natural frequencies of a structure to high noise levels.