L'une des principales difficultés de l'analyse des données fonctionnelles consiste à extraire un motif commun qui synthétise l'information contenue par toutes les fonctions de l'échantillon. Le Chapitre 2 examine le problème d'identification d'une fonction qui représente le motif commun en supposant que les données appartiennent à une variété ou en sont suffisamment proches, d'une variété non linéaire de basse dimension intrinsèque munie d'une structure géométrique inconnue et incluse dans un espace de grande dimension. Sous cette hypothèse, un approximation de la distance géodésique est proposé basé sur une version modifiée de l'algorithme Isomap. Cette approximation est utilisée pour calculer la fonction médiane empirique de Fréchet correspondante. Cela fournit un estimateur intrinsèque robuste de la forme commune. Le Chapitre 3 étudie les propriétés asymptotiques de la méthode de normalisation quantile développée par Bolstad, et al. (2003) qui est devenue l'une des méthodes les plus populaires pour aligner des courbes de densité en analyse de données de microarrays en bioinformatique. Les propriétés sont démontrées considérant la méthode comme un cas particulier de la procédure de la moyenne structurelle pour l'alignement des courbes proposée par Dupuy, Loubes and Maza (2011). Toutefois, la méthode échoue dans certains cas. Ainsi, nous proposons une nouvelle méthode, pour faire face à ce problème. Cette méthode utilise l'algorithme développée dans le Chapitre 2. Dans le Chapitre 4, nous étendons le problème d'estimation de calage pour la moyenne d'une population finie de la variable de sondage dans un cadre de données fonctionnelles. Nous considérons le problème de l'estimation des poids de sondage fonctionnel à travers le principe du maximum d'entropie sur la moyenne -MEM-. En particulier, l'estimation par calage est considérée comme un problème inverse linéaire de dimension infinie suivant la structure de l'approche du MEM. Nous donnons un résultat précis d'estimation des poids de calage fonctionnels pour deux types de mesures aléatoires a priori: la measure Gaussienne centrée et la measure de Poisson généralisée.One of the main difficulties in functional data analysis is the extraction of a meaningful common pattern that summarizes the information conveyed by all functions in the sample. The problem of finding a meaningful template function that represents this pattern is considered in Chapter 2 assuming that the functional data lie on an intrinsically low-dimensional smooth manifold with an unknown underlying geometric structure embedding in a high-dimensional space. Under this setting, an approximation of the geodesic distance is developed based on a robust version of the Isomap algorithm. This approximation is used to compute the corresponding empirical Fréchet median function, which provides a robust intrinsic estimator of the template. The Chapter 3 investigates the asymptotic properties of the quantile normalization method by Bolstad, et al. (2003) which is one of the most popular methods to align density curves in microarray data analysis. The properties are proved by considering the method as a particular case of the structural mean curve alignment procedure by Dupuy, Loubes and Maza (2011). However, the method fails in some case of mixtures, and a new methodology to cope with this issue is proposed via the algorithm developed in Chapter 2. Finally, the problem of calibration estimation for the finite population mean of a survey variable under a functional data framework is studied in Chapter 4. The functional calibration sampling weights of the estimator are obtained by matching the calibration estimation problem with the maximum entropy on the mean -MEM- principle. In particular, the calibration estimation is viewed as an infinite-dimensional linear inverse problem following the structure of the MEM approach. A precise theoretical setting is given and the estimation of functional calibration weights assuming, as prior measures, the centered Gaussian and compound Poisson random measures is carried out
