Classical SAR Imagery algorithms or SAR processors are all based on the isotropic point model. When detecting Man Made Targets (MMT), this assumption shows its limitation because of the directive behavior of these kind of targets: this model does not take into account their physical properties. The basic idea of this thesis is that we shall be able to develop more efficient SAR processors for the detection of MMT, provided that we adopt a more suited description for these targets. A natural way to model these MMT is to consider them as sets of canonical elements with unknown orientation. If the signal backscattered by the canonical element, whatever its orientation, belongs to a low dimensional subspace, it is then possible to develop a SAR processor based on subspace detectors matched to the canonical element. This processor is called Subspace Signal Detector SAR (SSDSAR) algorithm. When the MMT is embedded in a medium, where specific scatterers create interferences, one can model the electromagnetic response of these scatterers to clear them from the SAR image. Once again, if the set of signals backscattered by the element used to model the scatterer, whatever its orientation, belongs to a low dimensional subspace, a SAR processor based on subspace detectors can be developed. This processor is called Signal or Interference Subspace Detector SAR (SISDSAR) algorithm. Different ways to implement SSDSAR and SISDSAR are presented. Theoretical performances of the two new algorithms are studied in details. Finally, we apply these two processors to simulated and real data.Les algorithmes classiques d'imagerie SAR sont tous basés sur le modèle du point isotrope. Lors de la détection de cibles manufacturées (Man-Made Targets ou MMT), cette hypothèse montre ses limites en raison de la diffusion directive de ce genre de cibles: ce modèle ne tient pas compte de leurs propriétés physiques. L'idée de base de cette thèse est que nous serons en mesure de développer des processeurs SAR plus efficaces pour la détection du MMT, à condition que nous adoptions une description plus adaptée à ces objectifs. Une façon naturelle de modéliser ces MMT est de les considérer comme des ensembles d'éléments canoniques avec orientation inconnue. Si le signal rétrodiffusé par l'élément canonique, quelle que soit son orientation, appartient à un sous-espace de faible dimension, il est alors possible d'élaborer un processeur SAR sur la base de détecteurs de sous-espaces adaptés à l'élément canonique. Cet algorithme est appelé processeur SAR basé sur un Détecteur de Sous Espaces Signaux (SSDSAR). Lorsque le MMT est intégré dans un milieu où les diffuseurs spécifiques créent des interférences, on peut modéliser la réponse électromagnétique de ces diffuseurs pour les faire disparaître de l'image SAR. Encore une fois, si l'ensemble des signaux rétrodiffusés par l'élément utilisé pour modéliser le diffuseur, quelle que soit son orientation, appartient à un sous-espace de dimension faible, un processeur SAR basé sur des détecteurs subspatiales peut être développé. Ce processeur est appelé processeur SAR basé sur des Détecteurs de Sous Espaces Signaux ou Interférences (SISDSAR). Différentes façons de mettre en œuvre SSDSAR et SISDSAR sont présentées. Les performances théoriques des deux nouveaux algorithmes sont étudiées en détail. Enfin, nous appliquons ces deux processeurs à des données réelles et simulées
