Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le contexte du fingerprinting. Un distributeur de documents multimédia souhaite se prémunir contre la redistribution illégale des données en insérant dans chaque copie distribuée un identifiant propre à chaque utilisateur. En cas de redistribution de cette copie, il est donc possible de retrouver l'utilisateur indiscret. Afin de contrer les attaques par collusion, qui surviennent lorsque les utilisateurs se mettent à plusieurs pour créer une copie pirate, les identifiants doivent être pris dans un code anti-collusion. Cette thèse étudie une famille de codes anti-collusion particulière, les codes de Tardos. Ces codes probabilistes sont particulière- ment intéressants, car leur longueur est optimale. Ils sont de plus faciles à implémenter, et remarquablement efficaces. Dans cette thèse,nous présentons une amélioration de la phase d'accusation des codes de Tardos. Plus spécifiquement nous montrons comment l'optimiser en fonction de la stratégie d'attaque des pirates. Nous proposons également des moyens d'estimer à partir d'une copie pirate le nombre d'attaquants qui se sont ras- semblés pour la créer, ainsi que la stratégie qu'ils ont employée. Notre solution s'appuie sur un algorithme itératif a la EM (Expectation-Maximization). Une autre contribution est l'étude d'un environnement asymétrique.Dans un tel environnement, seul l'utilisa- teur est en possession de la copie marquée avec son identifiant. L'identifiant doit être partiellement inconnu du distributeur tout en assurant sa fonction de traçage. Nous présentons un schéma de fingerprinting asymétrique entièrement spécifié intégrant les codes de Tardos, en utilisant une primitive cryptographique appelée Oblivious Transfer.