Pour avoir une idée sur la qualité du réseau, la majorité des acteurs concernés (opérateurs réseau, fournisseurs de service) se basent sur la Qualité de Service (Quality of Service). Cette mesure a montré des limites et beaucoup d’efforts ont été déployés pour mettre en place une nouvelle métrique qui reflète, de façon plus précise, la qualité du service offert. Cette mesure s’appelle la qualité d’expérience (Quality of Experience). La qualité d’expérience reflète la satisfaction de l’utilisateur par rapport au service qu’il utilise. L’évaluation de la qualité d’expérience est devenue primordiale pour les fournisseurs de services et les fournisseurs de contenus. Cette nécessité nous a poussés à innover et mettre en place des nouvelles méthodes pour estimer la QoE. Dans cette thèse, nous travaillons sur l’estimation de la QoE dans le cas des communications Voix sur IP et dans le cas de la vidéo sur IP. Nous étudions les performances et la qualité des codecs iLBC, Speex et Silk pour la VoIP et les codecs MPEG-2 et H.264/SVC pour la vidéo sur IP. Nous étudions l’impact que peut avoir la majorité des paramètres réseaux, des paramètres sources (au niveau du codage) et destinations (au niveau du décodage) sur la qualité finale. Afin de mettre en place des outils précis d’estimation de la QoE en temps réel, nous nous basons sur la méthodologie Pseudo-Subjective Quality Assessment. La méthodologie PSQA est basée sur un modèle mathématique appelé les réseaux de neurones artificiels. En plus des réseaux de neurones, nous utilisons la régression polynomiale pour l’estimation de la QoE dans le cas de la VoIP.