La population des personnes âgées en France est en train d'augmenter et pour 2050 plus de 30% de la population totale aura plus de 65 ans. Le nombre d'infrastructures dédiées pour la surveillance des personnes âgées ne sera donc pas suffisant et une de solutions qui permettra de soulager ces institutions est celle de surveiller ces personnes dans leur domicile. Dans un premier temps, afin de détecter de façon précoce une perte d'autonomie l'équipe AFIRM a équipé un appartement avec des exocapteurs. Cependant, pour assurer un suivi plus approfondi de l'état de la personne (suivi de l'activité et de l'état de santé) il est indispensable de réaliser ce suivi avec des dispositifs portables sur la personne. Les travaux de cette thèse consistent au développement d'un dispositif portable pour le suivi de l'activité du système nerveux autonome de façon ambulatoire. Dans la deuxième partie de ce manuscrit nous avons décrit le développement du dispositif portable à partir des principales contraintes d'ergonomie pour un suivi à long terme. De la même manière, dans cette partie nous avons présenté les algorithmes utilisés pour l'extraction des principales caractéristiques sur les signaux mesurés par l'instrumentation ambulatoire. Finalement, les bases théoriques de deux principales méthodes de classification sont présentées afin de détecter des possibles situations à risque (la chute) à partir des caractéristiques extraites. La troisième partie présente les expérimentations réalisées pour améliorer la détection de chute à partir de la mesure du SNA , dans un premier temps, et ensuite étudier l'activité du SNA chez des personnes âgées atteintes de troubles orthostatique.