Cette thèse s'attache à redéfinir des modèles financiers traditionnels en considérant un cadre d'analyse moins restrictif, s'accordant mieux avec les caractéristiques empiriques des fonds alternatifs. Ce cadre élargi, certes plus réaliste, a néanmoins pour principal effet de complexifier les modèles étudiés ; nous choisissons alors d'employer des procédés de calcul naturel pour les simplifier. Dans le premier chapitre de la thèse, nous répondons à une problématique générale qui concerne l'étape essentielle du traitement des données. Nous proposons ainsi une nouvelle approche de la complétion des valeurs manquantes, autorisant une meilleure prise en compte des dépendances inter-actifs. Nous montrons dans le deuxième chapitre comment intégrer des moments d'ordre supérieur dans les modèles d'allocation. Une technique d'optimisation définie à partir des fonctions dites de pénurie nous permet de résoudre les problèmes d'optimisation dans l'espace non-convexe des quatre premiers moments de la distribution de rendements des portefeuilles optimisés. Le troisième chapitre s'attache à évaluer l'impact des données aberrantes sur les modèles d'allocation d'actifs intégrant les moments d'ordre supérieur. Un réseau de neurones modélisant la volatilité nous permet d'étendre les travaux de Chen et Liu (1993). Nous terminons cette thèse avec le quatrième chapitre en proposant un modèle d'analyse de style défini à partir de cartes de Kohonen. Le lien entre les facteurs de style traditionnels et les neurones de la carte est effectué au moyen d'une analyse conditionnelle. Une projection dynamique des fonds autorise ainsi l'étude de la stabilité des styles des gérants d'actifs.