L'un des enjeux dans la compréhension des relations Soleil-Terre est l'étude de la dynamique des régions internes de la magnétosphère. Dans ce contexte, l'objectif de mon travail a été de poser les bases d'un modèle opérationnel de détection et de suivi des régions frontières de la magnétosphère à partir du réseau de radars SuperDARN, qui sonde l'ionosphère à haute latitude. L'élaboration d'un tel modèle requiert une réduction de données. Pour cela, une méthode de décomposition en valeurs singulières (SVD) a été appliquée sur la mesure brute (une fonction d'autocorrélation) afin de définir trois nouveaux paramètres statistiques. L'interprétation de ces trois nouveaux paramètres montre que cette approche, bien qu'empirique, offre une description bien plus complète des échos radar que les modèles physiques habituellement utilisés. L'utilisation de ces paramètres avec une méthode de décision Bayésienne permet d'améliorer la détection de la frontière des lignes de champ géomagnétiques ouvertes/fermées. L'introduction d'un formalisme Bayésien comporte plusieurs avantages : il permet de valider le résultat en estimant une erreur sur la localisation, et de plus, il facilite l'introduction de nouvelles connaissances provenant de différents instruments. Ceci est loin d'être négligeable pour compléter les observations des radars SuperDARN. Par ailleurs, les propriétés de ce nouveau modèle ont permis l'élaboration d'un nouvel algorithme de prétraitement et d'analyse des mesures brutes.