Pour les voitures autonomes, la perception est une fonction principale où la sécurité est de la plus haute importance. Un système de perception construit un modèle de l'environnement de conduite en fusionnant plusieurs capteurs de perception incluant les LIDARs, les radars, les capteurs de vision, etc. La fusion basée sur les grilles d'occupation construit un modèle probabiliste de l'environnement en prenant en compte l'incertitude des capteurs. Cette thèse vise à intégrer le calcul des grilles d'occupation dans des systèmes embarqués à bas-coût et à basse-consommation. Cependant, les grilles d'occupation effectuent des calculs de probabilité intenses et difficilement calculables en temps-réel par les plateformes matérielles embarquées.Comme solution, cette thèse introduit une nouvelle méthode de fusion probabiliste appelée Grille d'Occupation Entière. Les Grilles d'Occupation Entières se reposent sur des principes mathématiques qui permettent de calculer la fusion de capteurs grâce à des simple addition de nombre entiers. L'intégration matérielle et logicielle des Grilles d'Occupation Entière est sûre et fiable. Les erreurs numériques engendrées par les calculs sont connues, majorées et paramétrées par l'utilisateur. Les Grilles d'Occupation Entière permettent de calculer en temps-réel la fusion de multiple capteurs sur un système embarqué bas-coût et à faible consommation dédié pour les applications pour l'automobile. / Perception is a primary task for an autonomous car where safety is of utmost importance. A perception system builds a model of the driving environment by fusing measurements from multiple perceptual sensors including LIDARs, radars, vision sensors, etc. The fusion based on occupancy grids builds a probabilistic environment model by taking into account sensor uncertainties. This thesis aims to integrate the computation of occupancy grids into embedded low-cost and low-power platforms. Occupancy Grids perform though intensive probability calculus that can be hardly processed in real-time on embedded hardware.As a solution, this thesis introduces the Integer Occupancy Grid framework. Integer Occupancy Grids rely on a proven mathematical foundation that enables to process probabilistic fusion through simple addition of integers. The hardware/software integration of integer occupancy grids is safe and reliable. The involved numerical errors are bounded and is parametrized by the user. Integer Occupancy Grids enable a real-time computation of multi-sensor fusion on embedded low-cost and low-power processing platforms dedicated for automotive applications.