Les assemblages d'accéléromètres sont utilisés entre autres en biomécanique afin d'estimer le champ des accélérations d'un corps rigide et, de là, les variables cinématiques décrivant les déplacements dudit corps rigide. On remarque toutefois que le progrès de cette technologie a été limité par celui des gyroscopes micro-usinés, lesquels sont plus précis que les assemblages d'accéléromètres dans la plupart des applications. Le but des recherches décrites dans cette thèse est d'améliorer la précision des estimés de vitesse angulaire produits par les assemblages d'accéléromètres. Les développements proposés portent sur deux aspects : une classe d'architectures mécaniques d'accéléromètres est proposée ayant pour but de réduire la sensibilité des capteurs aux accélérations transverses, des algorithmes robustes étant également proposés afin d'estimer la vitesse angulaire à partir de certaines ou de toutes les composantes du champ d'accélération du corps rigide. La classe d'accéléromètres proposée est inspirée des architectures de machines à cinématique parallèle (MCP) en assimilant la masse d'épreuve et le support d'un accéléromètre à l'organe terminal et à la base d'une MCP, respectivement. Une caractéristique commune aux MCP proposées ici est que leurs organes terminaux et leurs bases sont reliées par n+1 chaînes cinématiques simples, n = 1, 2, 3 étant leurs nombres de directions sensibles respectifs. Pour cette raison, on appelle accéléromètres simpliciaux multiaxiaux les capteurs résultant de ces MCP. Une version microusinée de l'accéléromètre simplicial biaxial est conçue, fabriquée et testée. En outre, la théorie permettant l'estimation de la vitesse angulaire d'un corps rigide à partir de mesures d'accélérations est réexaminée. De cette révision, quatre algorithmes permettant l'estimation de la vitesse angulaire à partir de mesures d'accélération centripète sont proposés. Enfin, un algorithme permettant l'estimation de la vitesse angulaire d'un corps rigide à partir de mesures d'accélérations centripète et tangentielle et reposant sur le filtrage de Kalman est proposé.