L'utilisation croissante de MEMS dans des applications dont le mauvais fonctionnement aurait un impact important sur la sécurité ou la vie des personnes a accéléré le besoin de méthodes robustes de test. Les mécanismes de défaillance et les dynamiques de MEMS sont complexes et plus souvent mal compris. C'est dû à leur nature multi-physique qui les rend complexes pour la conception et le test. La fabrication en outre est compliquée par le besoin de nouvelles étapes de fabrication en particulier quand des techniques de System-in-Package (SiP) sont employées. Ces techniques d'encapsulation posent beaucoup de problèmes de test. Dans ce secteur, les techniques de BIST des circuits analogiques et mixtes ont attiré un intérêt industriel considérable pour aider à réduire les difficultés de test. Dans cette thèse nous proposons un BIST fonctionnel pseudo-aléatoire pour MEMS. Nous présentons l'utilisation des impulsions électriques pseudo-aléatoires qui ont l'avantage d'être facilement produit sur-puce. Nous montrons comment différents types de stimuli pseudo-aléatoires peuvent être exploités en vue de BIST pour les MEMS linéaires et non linéaires. En général, nous prouvons que les séquences pseudo-aléatoires à deux niveaux sont suffisantes pour examiner les MEMS linéaires et non linéaires. En outre, alors que les séquences à deux niveaux sont suffisantes pour caractériser les MEMS linéaires, nous décrivons comment l'utilisation des séquences pseudo-aléatoires à multi niveaux est nécessaire pour la caractérisation des MEMS non linéaires. La réponse de test est digitalisée en utilisant un CAN intégré et autotestable, et un circuit numérique simple vient après pour calculer des échantillons de la réponse impulsionnelle de MEMS linéaire, ou des échantillons du noyau de Volterra de MEMS non linéaire. Après, ces échantillons (appelés signature de test) sont comparés avec leurs intervalles de tolérance et finalement un signal binaire est produit par le BIST pour indiquer si le MEMS a passé où échoué le test. Nous employons les simulations Monte Carlo pour dériver les intervalles de tolérance de la signature de test. Les simulations Monte Carlo sont également employées pour former la signature de test en effectuant une analyse de sensibilité, et pour injecter les variations paramétriques pour calculer les métriques de test et optimiser les paramètres de conception du BIST pseudo-aléatoire. Nous avons appliqué le BIST pseudo-aléatoire pour des MEMS tel que les accéléromètres commercialisés et des micropoutres fabriquées au sein du Group RMS. Des résultats expérimentaux satisfaisants ont été obtenus.