Le cancer est chaque année responsable de 7,6 millions de décès dans le monde. L'amélioration des traitements constitue donc un enjeu majeur de santé publique. Il a été démontré que l'association d'un diagnostic précoce et d'un traitement efficace était associée à un impact significatif sur la survie des patients. De nombreux facteurs pronostics de la survie ont été identités et sont actuellement utilisés en routine clinique. Ce diagnostic est souvent réalisé en partieà l'aide de l'imagerie de Tomographie par Emission de Positons (TEP), cette dernière s'étantavérée être un outil très performant pour l'identification des tumeurs et métastases dans uncertain nombre de modèles de cancer. La TEP fait partie des modalités d'imagerie fonctionnelleet a donc le potentiel de fournir des informations liées à la biologie sous-jacente des cancers.Toutefois, du fait de sa faible résolution spatiale, elle n'avait que très peu été utilisée avec cet objectif.Ce travail de thèse a consisté à étudier des paramètres quantitatifs pouvant être extraitsde ces images, plus spécifiquement ceux permettant la caractérisation de l'hétérogénéité intratumorale. Nous avons pu identifier un ensemble de paramètres issus de l'analyse de texture quisont reproductibles, robustes aux effets de volume partiel et à la méthode de segmentation, etvraisemblablement liés à la physiologie tumorale. Nous avons également pu mettre en évidencele potentiel de ces paramètres extraits d'images de diagnostic, pour contribuer à la prédiction dela réponse thérapeutique ainsi que comme facteur pronostic. Ces nouveaux indices quantitatifspourraient à relativement court terme venir compléter les facteurs de référence courammentutilisés aujourd'hui en oncologie pour la prise en charge thérapeutique des patients. / Cancer is responsible every year for the death of 7.6 million people. Treatments improvement is thus of the greatest importance regarding public health. The association of an early diagnosis with an efficient treatment was shown to lead to a significant impact on patients survival rates. Numerous prognostic factors have been identified and are now being used in clinical routine. Nowadays, Positron Emission Tomography (PET) imaging is often used for tumor and metastasis identification because of its established accuracy in numerous cancer models. PET belongs to the functional imaging techniques and may potentially therefore provide information relative to cancer biology. Nevertheless, because of its low spatial resolution, this technique has not been extensively considered for such a purpose. This thesis work aimed at studying quantitative parameters that could be extracted from PET images through texture analysis, in order to characterize tumor heterogeneity. We identified a set of reproducible parameters, robust with respect to partial volume effects as well as segmentation methods that are probably related to the tumor physiology. We have also demonstrated the power of these parameters obtained from diagnostic images for contributing in predicting the therapeutic response as prognostic factors. These new quantitative parameters could in the relatively short term be utilized complementarily to standard oncology factors for patient management purposes.