L'objectif général de cette thèse est d'étudier les notions d'aléatoire et d'information algorithmiques - jusqu'ici restreints aux espaces symboliques - sur des espaces plus généraux, précisément les espaces métriques calculables, et d'appliquer ces notions à la théorie des systèmes dynamiques. Les principaux apports sont : (1) le développement d'un cadre robuste pour l'étude d'objets mathématiques (mesures de probabilité, systèmes dynamiques et leurs modèles symboliques) d'un point de vue algorithmique, notamment l'introduction et l'étude détaillée des treillis d'énumération effective; (2) l'extension de l'aléatoire algorithmique aux espaces métriques calculables, améliorant ainsi l'extension menée par Gacs qui imposait une condition supplémentaire à l'espace, et l'étude de quelques notions des probabilités classiques du point de vue de l'aléatoire; (3) un apport à la théorie des systèmes dynamiques, établissant des relations entre l'aléatoire algorithmique et l'aléatoire dynamique. Nous étudions notamment deux notions de complexité algorithmique des orbites, l'une K1 utilisant la mesure, l'autre K2 inspirée du point de vue topologique. Nous montrons que la complexité K1 des orbites partant des points aléatoires est l'entropie du système au sens de la mesure, que la borne supérieure des complexités K2 des orbites est l'entropie topologique, et que K1 et K2 coïncident pour les points aléatoires. Ce travail enrichit les résultats de Brudno et White.