Résumé : La cartographie des bio-régions des océans est d'une importance clé pour permettre une meilleure compréhension des dynamiques des écosystèmes qui y sont présents et permettre une saine gestion de ceux-ci. Les classifications actuelles utilisent les mêmes combinaisons d'attributs soit : la bathymétrie, la température de surface, la concentration en chlorophylle a et certaines luminances normalisées (443 nm, 520 nm 550 nm). L'utilisation de la variabilité de 2e ordre du signal optique de la chlorophylle a a permis de mettre en évidence d'autres attributs globaux, indépendants de la concentration en chlorophylle a, ouvrant la porte à de nouvelles démarches de classification non dirigée des océans en provinces biogéochimiques. L'objectif de l'étude est de développer une méthode de classification dynamique, non dirigée des provinces océaniques en utilisant une combinaison de données satellitaires, soit : les signatures optiques des constituants biochimiques présents dans l'océan et les propriétés physiques des masses d'eau selon une nouvelle approche intégrant à la fois des informations complémentaires et indépendantes de la chlorophylle a. Le but étant d'effectuer la classification des provinces océaniques de l'Atlantique Nord pour la période de disponibilité des données MODIS Aqua (2002-2012) et de déterminer l'évolution spatiale des provinces océaniques et leur succession au fil du temps. L'application de différentes techniques de classification a été réalisée sur deux jeux de données mis en place pour les besoins de l'étude. Les résultats montrent que la méthode K-mean et la méthode DBSCAN ne sont pas appropriées pour classifier de manière dynamique les provinces bio-optiques de l'Atlantique Nord. Une nouvelle méthode de classification : PRODENCAN, a été développée pour combler les lacunes de ces techniques. Les résultats obtenus par cette méthode permettent de confirmer le potentiel d'améliorer la classification océanique par l'utilisation de la variabilité de 2e ordre du signal optique de la chlorophylle a mais n'ont pas permis la création d'un patron de classification dynamique pour l'Atlantique Nord. Ceux-ci permettent de préciser le processus de résolution de ce problème par l'implémentation d'un jeu de données spécifiquement choisi d'un point de vue spatial et temporel. L'analyse dynamique a permis de confirmer le potentiel de l'utilisation de la variabilité de 2e ordre du signale optique de la chlorophylle a combinée à la température de surface de l'eau et de la concentration en chlorophylle a pour mieux définir des régions bio-optiques ayant des signatures phénologiques distinctives.||Abstract : Mapping bioregions of the oceans is of key importance for a better understanding the dynamics of ecosystems in oceans and ensure the adequate management of them. Actual existing classifications use the same combinations of attributes including: bathymetry, sea surface temperature, chlorophyll concentration and certain standard luminance (443 nm, 520 nm 550 nm). The use of second order variability of optical signals from chlorophyll a suggest other possible global attributes, independent of chlorophyll a concentration, opening doors to new approaches in unsupervised classification of oceans biogechimical provinces. The objective of the study is to develop a method of ocean provinces dynamic unsupervised classification, using a combination of satellite data as : optical signatures of biochemical constituents in the ocean and the physical properties of water masses according to a new approach that integrates both information complementary and independent of chlorophyll a. The goal is to perform the classification of oceanic provinces of the North Atlantic for the availability period of MODIS Aqua (2002-2012) and to determine the spatial evolution of oceanic provinces and their succession over time. Different techniques of classification were carried out on two data sets developed for the purposes of the study. The results show that the K-mean and DBSCAN method are not appropriate to perform bio-optical provinces dynamic classification of the North Atlantic. A new method of classification: PRODENCAN was developed to fill the gaps of these techniques. The results obtained by this method can confirm the potential to improve the classification by the use of second order variability of chlorophyll a optical signals but have not yet led to the creation of a dynamic pattern classification for North Atlantic. Nevertheless, they allow to specify the process for solving this problem by implementing a set of specifically training data spatially and temporally chosen. Dynamic analysis has confirmed the potential for the use of second order variability of chlorophyll a optical signals combined with sea surface temperature and the chlorophyll a concentration to better define bio-optical regions with distinctive phenology signatures. [symboles non conformes]