Cette thèse vise à contribuer à l'amélioration des méthodes d'évaluation des systèmes de détection d'intrusion (en anglais, Intrusion Detection Systems ou IDS). Ce travail est motivé par deux problèmes actuels : tout d'abord, l'augmentation du nombre et de la complexité des attaques que l'on observe aujourd'hui nécessite de faire évoluer les IDS pour leur permettre de les détecter. Deuxièmement, les IDS actuels génèrent de trop fréquentes fausses alertes, ce qui les rend inefficaces voir inutiles. Des moyens de test et d'évaluation sont nécessaires pour déterminer la qualité de détection des IDS et de leurs algorithmes de détection. Malheureusement, il n'existe pas actuellement de méthode d'évaluation satisfaisante. En effet, les méthodes employées jusqu'ici présentent trois défauts majeurs : 1) une absence de méthodologie rigoureuse, 2) l'utilisation de données de test non représentatives, et 3) l'utilisation de métriques incorrectes. Partant de ce constat, nous proposons une démarche rigoureuse couvrant l'ensemble de l'évaluation des IDS. Premièrement, nous proposons une méthodologie d'évaluation qui permet d'organiser l'ensemble du processus d'évaluation. Deuxièmement, afin d'obtenir des données de test représentatives, nous avons défini une classification des types d'attaques en fonction des moyens de détection utilisés par les IDS. Cela permet non seulement de choisir les attaques à inclure dans les données de test mais aussi d'analyser les résultats de l'évaluation selon les types d'attaques plutôt que sur chaque attaque individuellement. Troisièmement, nous avons analysé un grand nombre d'attaques réelles et de " maliciels " connus, tels que les virus et les vers. Grâce à cette analyse, nous avons pu construire un modèle générique de processus d'attaques qui met en évidence la dynamique des activités d'attaque. Ce modèle permet de générer un nombre important de scénarios d'attaques à la fois réalistes et variés. Les méthodes proposées ont été expérimentées su r deux systèmes de détection d'intrusion très différents, pour montrer la généralité de notre démarche. Les résultats montrent que l'approche proposée permet de surmonter les deux défauts principaux des évaluations existantes, à savoir l'absence de méthodologie et l'utilisation de données non représentatives. Elle permet en particulier de mieux gérer le processus d'évaluation et de choisir les cas de test pertinents pour les types d'IDS et les objectifs de l'évaluation, tout en couvrant une large partie de l'espace d'attaques.