Le syndrome d'apnée du sommeil (SAS) est un trouble caractérisé par des arrêts et des diminutions du flux respiratoire pendant le sommeil. L'observabilité des fonctions cardio-respiratoires dans le SAS reste un véritable défi, et de nouvelles méthodes interprétables doivent être proposées en se basant sur l'acquisition de signaux non invasifs. L’objectif principal de cette thèse est de proposer une approche basée sur des modèles computationnels et des méthodes de traitement du signal afin de mieux comprendre la réponse cardio-respiratoire aiguë aux épisodes d’apnées, en se basant sur des signaux de temps de transit du pouls (PTT) et de ballistocardiographie (BCG). Une chaine de traitement du signal de PTT a été développée, et a permis de classifier les apnées centrales et obstructives sur une base de données cliniques de patients du SAS. Un nouveau modèle des interactions cardio-respiratoires a été proposé et analysé pour la simulation des signaux de PTT et de BCG, afin d'extraire les facteurs physiologiques les plus influents sur ces signaux autour des apnées. Ce travail permet d'améliorer la compréhension des mécanismes cardio-respiratoires modulant ces signaux, et d'ouvrir la voie vers des approches à base de jumeaux numériques pour l'optimisation de la prise en charge des patients.