The development of new energy converters, more efficient and environment friendly, such as fuelcells, tends to accelerate. Nevertheless, their large scale diffusion supposes some guaranties in termsof safety and availability. A possible solution to do so is to develop Prognostics and HealthManagement (PHM) on these systems, in order to monitor and anticipate the failures, and torecommend the necessary actions to extend their lifetime. In this spirit, this thesis deals with theproposal of a prognostics approach based on particle filtering dedicated to PEMFCs.The reasoning focuses first on setting a formalization of the working framework and theexpectations. This is pursued by the development of a physic-based modelling enabling a state ofhealth estimation and its evolution in time. The state estimation is made thanks to particle filtering.Different variants of filters are considered on the basis of the literature and new proposals adaptedto PHM are proposed and compared to existing ones. State of health estimates given by the filter areused to predict the future state of the system and its remaining useful life. All the proposals arevalidated on four datasets from PEMFC following different mission profiles. The results show goodperformances for predictions and remaining useful life estimates before failure.Le développement de nouveaux convertisseurs d’énergie, plus efficients et plus respectueux del’environnement, tels que les piles à combustibles, tend à s’accélérer. Leur diffusion à grande échellesuppose cependant des garanties en termes de sécurité et de disponibilité. Une solution possiblepour ce faire est de développer des solutions de Prognostics and Health Management (PHM) de cessystèmes, afin de mieux les surveiller, anticiper les défaillances et recommander les actionsnécessaires à l’allongement de leur durée de vie. Dans cet esprit, cette thèse porte sur la propositiond’une approche de pronostic dédiée aux piles à combustibles de types PEMFC à l’aide de filtrageparticulaire.Le raisonnement s’attache tout d’abord à mettre en place une formalisation du cadre de travailainsi que des exigences de mise en. Ceci se poursuit par le développement d’un modèle basé sur laphysique permettant une estimation d’état de santé et de son évolution temporelle. L’estimationd’état est réalisée grâce à du filtrage particulaire. Différentes variantes de filtres sont considérées surla base d’une de la littérature et de nouvelles propositions adaptées au PHM sont formulées etcomparées à celles existantes. Les estimations d’état de santé fournies par le processus de filtragesont utilisées pour réaliser des prédictions de l’état de santé futur du système, puis de sa durée devie résiduelle. L’ensemble des propositions est validé sur 4 jeux de données obtenus sur des PEMFCsuivant des profils de mission variés. Les résultats montrent de bonnes performances deprédictions et d’estimations de durée de vie résiduelle avant défaillance
