Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défaillances par analyse du courant statorique dans les entraînements mécaniques à base de machine asynchrone. En se basant sur des travaux ultérieurs un modèle du signal en présence de défaut est présenté. Pour estimer les paramètres du modèle, nous proposons une technique statistique basée sur le Maximum de Vraisemblance et une approche basée sur les sous-espaces signal/bruit. Ces techniques ont été développées pour analyser des courants statoriques dans le cas stationnaire et non-stationnaire. Ces techniques permettent de révéler la présence d'une défaillance et de mesurer sa sévérité. Les résultats de simulation sur des signaux issus d'un modèle de la machine asynchrone, basé sur les circuits électriques magnétiquement couplés, permettent de valider les méthodes de détection proposées et démontre l'intérêt des techniques afin d'extraire de façon automatique un indicateur de défaut. L'étude est complétée par une validation expérimentale sur des signaux issus d'un banc expérimental pour la détection des défauts de roulement.