Cette thèse aborde le calcul de l'opérateur LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), ainsi que des problématiques qui lui sont associées, dans le domaine de la régression. Cet opérateur a suscité une attention croissante depuis son introduction par Robert Tibshirani en 1996, par sa capacité à produire ou identi fier des modèles linéaires parcimonieux à partir d'observations bruitées, la parcimonie signi fiant que seules quelques unes parmi de nombreuses variables explicatives apparaissent dans le modèle proposé. Cette sélection est produite par l'ajout à la méthode des moindres-carrés d'une contrainte ou pénalisation sur la somme des valeurs absolues des coe fficients linéaires, également appelée norme l1 du vecteur de coeffi cients. Après un rappel des motivations, principes et problématiques de la régression, des estimateurs linéaires, de la méthode des moindres-carrés, de la sélection de modèle et de la régularisation, les deux formulations équivalentes du LASSO contrainte ou régularisée sont présentées; elles dé finissent toutes deux un problème de calcul non trivial pour associer un estimateur à un ensemble d'observations et un paramètre de sélection. Un bref historique des algorithmes résolvant ce problème est dressé, et les deux approches permettant de gérer la non-di fferentiabilité de la norme l1 sont présentées, ainsi que l'équivalence de ces problèmes avec un programme quadratique. La seconde partie se concentre sur l'aspect pratique des algorithmes de résolution du LASSO. L'un d'eux, proposé par Michael Osborne en 2000, est reformulé. Cette reformulation consiste à donner une défi nition et explication générales de la méthode d'ensemble actif, qui généralise l'algorithme du simplex à la programmation convexe, puis à la spéci fier progressivement pour la programmation LASSO, et à adresser les questions d'optimisation des calculs algébriques. Bien que décrivant essentiellement le même algorithme que celui de Michael Osborne, la présentation qui en est faite ici a l'ambition d'en exposer clairement les mécanismes, et utilise des variables di fférentes. Outre le fait d'aider à mieux comprendre cet algorithme visiblement sous-estimé, l'angle par lequel il est présenté éclaire le fait nouveau que la même méthode s'applique naturellement à la formulation régularisée du LASSO, et non uniquement à la formulation contrainte. La populaire méthode par homotopie (ou LAR-LASSO, ou LARS) est ensuite présentée comme une dérivation de la méthode d'ensemble actif, amenant une formulation alternative et quelque peu simpli fiée de cet algorithme qui fournit les solutions du LASSO pour chaque valeur de son paramètre. Il est montré que, contrairement aux résultats d'une étude récente de Jerome H. Friedman, des implémentations de ces algorithmes suivant ces reformulations sont plus effi caces en terme de temps de calcul qu'une méthode de descente par coordonnées. La troisième partie étudie dans quelles mesures ces trois algorithmes (ensemble actif, homotopie, et descente par coordonnées) peuvent gérer certains cas particuliers, et peuvent être appliqués à des extensions du LASSO ou d'autres problèmes similaires. Les cas particuliers incluent les dégénérescences, comme la présence de variables lineairement dépendantes, ou la sélection/désélection simultanée de variables. Cette dernière problématique, qui était délaissée dans les travaux précédents, est ici expliquée plus largement et une solution simple et efficace y est apportée. Une autre cas particulier est la sélection LASSO à partir d'un nombre très large, voire infi ni de variables, cas pour lequel la méthode d'ensemble actif présente un avantage majeur. Une des extensions du LASSO est sa transposition dans un cadre d'apprentissage en ligne, où il est désirable ou nécessaire de résoudre le problème sur un ensemble d'observations qui évolue dans le temps. A nouveau, la flexibilité limitée de la méthode par homotopie la disquali fie au pro fit des deux autres. Une autre extension est l'utilisation de la pénalisation l1 sur d'autres fonction coûts que la norme l2 du résidu, ou en association avec d'autres pénalisations, et il est rappelé ou établi dans quelles mesures et de quelle façon chaque algorithme peut être transposé à ces problèmes.