Cette thèse porte sur la localisation de sources acoustiques sous-marines avec application à une expérience en mer. Nous proposons une nouvelle méthode d'appariement basée sur une métrique appelée distance de Hausdorff (HD) en tant que fonction de coût à minimiser, afin d'effectuer l'inversion de localisation. La localisation 2D, en distance et en profondeur, est réalisée en faisant correspondre les schémas de différence de temps d'arrivée (TDOA) en utilisant un seul hydrophone à la réception et en faisant correspondre le TDOA et l'Angle d'arrivée (AOA) lors de l'utilisation d'un tableau des hydrophones à la réception, entre des séquences respectivement mesurées et modélisées. Le TDOA modélisé a été obtenu sur la base du modèle de propagation acoustique Ray-path. Les ensembles de données analysés ici ont été collectés dans un contexte de localisation passive en considérant une cible immobile et dans deux expériences : la cuve acoustique de GIPSA-LAB utilisant des systèmes coopératifs et non coopératifs vérifiés par des simulations du rapport signal sur bruit et sur la campagne ALMA 2015, collectée par la Direction générale de l'armement (DGA) en utilisant un système coopératif qui s'est déroulé dans un environnement en eaux peu profondes de la côte sud de la France. Au cours de l’expérience ALMA, les données acoustiques ont été mesurées sur un réseau linéaire vertical (VLA) de 10 m de haut, composé de 64 hydrophones, ce qui permet non seulement d’adapter le TDOA mais également l’angle d’arrivée (AOA). Plusieurs variantes de la distance de Hausdorff sont appliquées dans deux processus différents: premièrement, séparément dans chaque hydrophone, puis combinées pour améliorer la précision de la localisation (diversité spatiale), et la seconde où les informations des différents hydrophones sont combinées (formation de faisceaux), pour trouver l'emplacement cible. Les résultats des deux processus sont comparés et prouvés pour réduire l'ambiguïté soit la profondeur et la portée, améliorant ainsi la précision finale. Le Cramer Rao Bound montrant la variance minimale effectuée sur la base d’équations déterministes est présenté avec le meilleur résultat de chaque processus. Une performance et une précision très satisfaisantes sont obtenues. Les conclusions et les perspectives de ce travail sont discutées à la fin. / This thesis addresses an acoustic underwater source localization with application to an at-sea experiment. We propose a new matching method based on a fit-metric called as Hausdorff distance (HD) as a cost-function to be minimized, in order to perform the localization inversion. The 2-D localization, in range and depth, is performed by matching the patterns of time difference of arrival (TDOA) when using only one hydrophone at the reception and by matching the TDOA and the Angle of Arrival (AOA) when using an array of hydrophones at the reception, between respectively measured and modeled sequences. The modelled TDOA was obtained based on the Ray-path acoustic propagation model. The data sets analyzed here were collected during two experiments in a context of passive localization considering a motionless target: The tank of GIPSA-LAB using cooperative and non-cooperative systems which were verified by simulations with respect to the signal-to-noise ratio and the ALMA 2015, collected by the Direction générale de l’armement (DGA) using a cooperative system which took place in a shallow water environment of the southern coast of France. During the ALMA experiment the acoustic data were measured over a 10m-high vertical linear array (VLA), composed of 64 hydrophones, allowing not only matching the TDOA but also the Angle of Arrival (AOA). Several variants of the Hausdorff Distance are applied in two different processes: First, separately in each single hydrophone, and then combined in order to improve the localization accuracy (spatial diversity), and the second, the information from the different hydrophones are combined (beamforming) and the HD variants are applied to find the target location. The results of both processes are compared and proved to reduce the ambiguity either is depth and in range, thus improving the final accuracy. The Cramer Rao Bound showing the minimal variance performed based on deterministic equations is presented with the best result of each process. Very satisfactory performance and accuracy are obtained. The conclusions and perspectives of this work are discussed at the end.