Nous abordons dans cette thèse le problème de la séparation de sources selon un angle novateur à de nombreux niveaux. Ces travaux associent deux domaines du traitement du signal jusqu'alors traités de manière disjointe, la séparation de source et le tatouage numérique. Le procédé mis en place au cours de ces travaux a pour but de permettre à un utilisateur "client" de séparer les différents signaux numériques sources composant un mélange audio à partir de ce seul mélange tatoué. Pour ce faire un marquage du signal est effectué par un utilisateur "fournisseur" avant la fixation du mélange sur son support numérique. Ce marquage consiste en l'insertion sur le signal lui-même d'informations utiles à la séparation, et ceci de façon imperceptible. Le tatouage peut, en principe, être inséré soit sur le mélange, soit sur les signaux sources, qui sont disponibles à l'utilisateur fournisseur. Deux systèmes composent donc ce procédé, un encodeur qui permet à l'utilisateur fournisseur de réaliser la phase de mélange et de marquage, et un décodeur qui permet à l'utilisateur client de contrôler la séparation à partir du mélange. Au cours de cette thèse, il est choisi de tatouer le signal de mélange. Une application cible particulièrement visée est le cas d'un mélange polyphonique (signal de musique) fixé sur un support CD audio. La séparation doit permettre à l'utilisateur client d'effectuer un certain nombre de contrôles (par exemple le volume sonore) sur les différentes composantes de la scène sonore (les différents instruments et voix).

Ces travaux de thèse concernent le développement de nouvelles méthodes de séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés pour des applications à des données hyperspectrales en astrophysique. Nous avons proposé trois approches pour effectuer la séparation des données. Une première contribution est fondée sur l'hybridation de deux méthodes existantes de séparation aveugle de source (SAS) : la méthode SpaceCORR nécessitant une hypothèse de parcimonie et une méthode de factorisation en matrices non négatives (NMF). Nous montrons que l'utilisation des résultats de SpaceCORR pour initialiser la NMF permet d'améliorer les performances des méthodes utilisées seules. Nous avons ensuite proposé une première méthode originale permettant de relâcher la contrainte de parcimonie de SpaceCORR. La méthode MASS (pour \textit{Maximum Angle Source Separation}) est une méthode géométrique basée sur l'extraction de pixels mono-sources pour réaliser la séparation des données. Nous avons également étudié l'hybridation de MASS avec la NMF. Enfin, nous avons proposé une seconde approche permettant de relâcher la contrainte de parcimonie de SpaceCORR. La méthode originale SIBIS (pour \textit{Subspace-Intersection Blind Identification and Separation}) est une méthode géométrique basée sur l'identification de l'intersection de sous-espaces engendrés par des régions de l'image hyperspectrale. Ces intersections permettent, sous une hypothèse faible de parcimonie, de réaliser la séparation des données. L'ensemble des approches proposées dans ces travaux ont été validées par des tests sur données simulées puis appliquées sur données réelles. Les résultats obtenus sur ces données sont très encourageants et sont comparés à ceux obtenus par des méthodes de la littérature. / This thesis deals with the development of new blind separation methods for linear instantaneous mixtures applicable to astrophysical hyperspectral data sets. We propose three approaches to perform data separation. A first contribution is based on hybridization of two existing blind source separation (BSS) methods: the SpaceCORR method, requiring a sparsity assumption, and a non-negative matrix factorization (NMF) method. We show that using SpaceCORR results to initialize the NMF improves the performance of the methods used alone. We then proposed a first original method to relax the sparsity constraint of SpaceCORR. The method called MASS (Maximum Angle Source Separation) is a geometric method based on the extraction of single-source pixels to achieve the separation of data. We also studied the hybridization of MASS with the NMF. Finally, we proposed an approach to relax the sparsity constraint of SpaceCORR. The original method called SIBIS (Subspace-Intersection Blind Identification and Separation) is a geometric method based on the identification of intersections of subspaces generated by regions of the hyperspectral image. Under a sparsity assumption, these intersections allow one to achieve the separation of the data. The approaches proposed in this manuscript have been validated by experimentations on simulated data and then applied to real data. The results obtained on our data are very encouraging and are compared with those obtained by methods from the literature.