Premier volet du CFHT Legacy Survey, le projet SuperNovae Legacy Survey (SNLS) propose de contraindre l'équation d'état de l'énergie noire en réduisant l'incertitude sur l'histoire de l'expansion de l'univers par l'observation de supernovae de type Ia (SN-Ia), jusqu'à un décalage vers le rouge de 1. <br />La standardisation nécessaire à l'utilisation des SN-Ia comme indicateurs de distance repose sur la mesure précise des courbes de lumière dans 4 filtres (g', r', i' et z' pour MégaCam au CFHT). La mesure de la vitesse de récession, via le décalage vers le rouge, ainsi que la validation du transient comme étant bien une SN-Ia procèdent du suivi spectroscopique. <br />L'instrument FORS1 du Very Large Telescope de l'ESO assure l'essentiel de ce suivi. L'imposant lot de données, la fréquente faiblesse du signal et la volonté de tester des algorithmes alternatifs de calibration des images et d'extraction des spectres m'ont amené à développer une chaîne de réduction indépendante et automatisée. Cet ouvrage présente une méthode compréhensive, d'approche statistique, pour une extraction systématisée du spectre du transient et de celui de sa galaxie hôte lorsque ces sources sont effectivement résolues. <br />Ceci par le developpement logiciel en C++ et en Python, en interaction avec les produits du suivi photométrique : les images profondes des champs et les courbes de lumière des transients. La classification des transients reste subjective, mais est éclairée par l'ajustement simultané des courbes de lumières et du spectre par SALT2, un modèle empirique de SN-Ia (J.Guy 2007). <br />117 SN-Ia certaines ou probables (55% puis 73% des observations des deux premières années) sont ainsi identifiées.