One of the challenges of maintenance optimisation is the development of decision-making models combining performance at the strategic level and at the operational level. A classic hypothesis is to consider that the degradation level of the system can be modelled by a stochastic process characterized in stationary state without taking into account the effects of the operating environment on the system. This hypothesis can be seen as one of the factors leading to gaps between expected performance and measured performance of maintenance policies. However, many works have been developed in the reliability field for the integration of the impact of these environmental conditions. The main objective of this manuscript is to develop maintenance decision tools for gradually deteriorating systems evolving in a stressful environment. First, we propose different ways to model the environment and its impact since it can directly influence the system failure or the degradation process. We express mutual relationships between environment and the degradation processes. Next, we propose and compare different adaptive maintenance policies which are based not only on the degradation level, but also on the stressful environment level. In addition, the proposed policies can be based either on an a priori knowledge of the system, or integrate the available online information on the environment. We will try throughout this manuscript to propose new maintenance approaches which combine theoretical expected performance on one side and operational reality and pragmatism on the other.L'un des challenges de l'optimisation de la maintenance est la production de modèles décisionnels conjuguant performance au niveau stratégique et au niveau opérationnel. Une hypothèse classique est de considérer que le niveau de dégradation du système peut être modélisé par un processus stochastique particulier caractérisé en régime stationnaire sans tenir compte des effets de l'environnement d'exploitation du système. Cette hypothèse peut être vue comme un des facteurs entraînant des écarts entre les performances attendues et celles mesurées. Par contre, de nombreux travaux sont développés dans le cadre de la fiabilité pour l'intégration de l'impact de l'environnement. L'objectif de ce manuscrit est de développer des outils d'aide à la décision de maintenance pour des systèmes à dégradation graduelle évoluant dans un environnement aléatoire stressant. Nous proposons différentes modélisations de l'environnement et de son impact sachant qu'il peut influencer soit la défaillance du système, soit le processus de dégradation. Nous explicitons les relations mutuelles entre l'environnement et le processus de dégradation et nous construisons différentes politiques de maintenance adaptatives qui se basent sur l'état de dégradation du système mais également sur l'évolution de l'environnement. De plus, les politiques proposées permettent de se baser soit uniquement sur une connaissance a priori du système, soit d'intégrer l'information disponible en ligne concernant l'environnement. Nous chercherons dans ce manuscrit à proposer de nouvelles approches de maintenance combinant performances théoriques attendues d'un côté et réalité et pragmatisme opérationnels d'un autre
