Le travail présenté dans ce mémoire porte sur le développement d'un système de surveillance ambulatoire pour la détection de la dyskinésie induite par la Levodopa (LID) chez les patients de la maladie de Parkinson (PD). Le système est composé d’unités de mesure inertielle (IMUs) qui recueillent des signaux de mouvement chez des sujets sains et des patients parkinsoniens. Des méthodes différentes sont évaluées pour la détection de LID avec et sans classification des activités. Les données recueillies auprès des sujets sains sont utilisées pour concevoir un classificateur d'activité fiable. Par la suite, un algorithme qui effectue la classification des activités et la détection de la dyskinésie sur les données recueillies auprès de des patients parkinsoniens est proposé. Une nouvelle approche basée sur l'analyse de réseau complexe est également explorée et présente des résultats intéressants. Les méthodes de traitement développées ont été intégrées dans une plateforme complète d’analyse nommée PARADYSE.