Les Convertisseurs Analogique-Numérique (CAN) à Bancs de Filtres Hybrides (BFH) sont de bons candidats pour répondre aux exigences des futurs systèmes de communication devant être versatile, intelligent et à large-bande. Cependant, les BFH montrent une grande sensibilité aux non-idéalités analogiques du banc d'analyse, de sorte que les CAN à BFH classiques ne seraient pas pratiquement utilisables à moins que ces erreurs ne soient corrigées. Les efforts, dans cette thèse, ont porté sur l'étude de ce problème afin de proposer des pistes de solutions. A cet égard, la conception des BFH est, d'abord, décrite sous la forme de matrice. Puis, en utilisant des circuits analogiques simplement réalisables ainsi que des Filtres numériques à Réponse Impulsionnelle Finie (RIF), les BFH sont conçus pour la conversion A/N. Selon la simulation des CAN à BFH, nous montrons que la sensibilité de ceux-ci aux erreurs analogiques est très élevée puisque la matrice d'analyse associée est mal-conditionnée, surtout dans le cas oµu le suréchantillonnage est utilisé. Pour estimer numériquement les imperfections des circuits analogiques, nous proposons l'utilisation de méthodes d'estimation aveugle, basées sur des statistiques de seconde-ordre ou d'ordre supérieur. Cependant, ces techniques semblent ne pas être applicables aux BFH classiques en raison du sous- échantillonnage inclus µa chaque branche du CAN à BFH. Ainsi, pour exploiter les techniques numériques pour la correction des imperfections analogiques des Filtres d'analyse, nous proposons de nouvelles structures µa Entrée-sortie Multiple (ESM). Dans ces structures, il n'existe plus aucune opération de sous-échantillonnage entre les entrée-sortie associées. Les simulations prouvent que les BFH µa ESM (à sous-bande et à multiplexage temporel) mènent non seulement à une meilleure résolution mais aussi µa une sensibilité moins élevée par rapport aux BFH classique. En conclusion, en utilisant les BFH à ESM, les méthodes aveugles telles que la déconvolution ou l'annulation du bruit peuvent être employées afin de réduire encore la sensibilité aux non-idéalités analogiques.