Ces deux dernières décennies, les systèmes embarqués ont été introduits dans de nombreux domaines d’application (transport, industrie, habitat, médical...). Ces systèmes se sont vu confier des tâches plus importantes pour délivrer de nouveaux services aux utilisateurs avec des délais de mise sur le marché toujours plus courts et à moindre coût. L’intégration rapide de ces systèmes au sein de produits manufacturés est un avantage concurrentiel pour les industriels. Cependant, les pannes associées à ces systèmes et le niveau de complexité croissant des équipements ont rendu les interventions de maintenance bien plus délicates. L’identification des causes de certaines pannes représente actuellement un véritable challenge dans les activités de la maintenance. Elles entrainent une indisponibilité excessive des équipements.Cette thèse propose une architecture générique de surveillance “active” pour l’aide à la maintenance de systèmes mobiles. Cette architecture repose sur des entités de surveillance “intelligentes” capables d’évaluer l’état de santé des équipements surveillés. Notre contribution se situe à la rencontre de différentes communautés de Recherche et s’appuie notamment sur des concepts développés par lacommunauté PHM (Pronostics and Health Management).L’architecture proposée est mise en œuvre et appliquée a la surveillance d’un système réel de transport ferroviaire dans le cadre du projet SURFER (SURveillance active FERroviaire) conduit par Bombardier-Transport. / Over the last two decades, embedded systems have been introduced in several application areas (transportation, industry, housing, medical...). These systems have achieved more important tasks for delivering new services to users with ever shorter time-to-market deadlines at lower cost. The rapid integration of these systems within manufactured products is a competitive edge for companies. However, breakdowns related to these systems, along with the increasing level of equipment complexity, have made maintenance interventions much more difficult. Identifying root causes of some breakdowns currently represent a real challenge in the maintenance activities. They lead to an excessive downtime of equipment.This thesis proposes a versatile “active” monitoring architecture for the maintenance assistance of mobile systems. This architecture relies on “smart” monitoring entities that can assess the health state of monitored equipment. Our contribution gathers different Research communities and relies particularly on concepts developed by the PHM (Pronostics and Health Management) community.The proposed architecture is implemented and applied for monitoring a real railway transportation system within the SURFER project (SURveillance active FERroviaire) led by Bombardier-Transport.