Ce manuscrit est le résultat d'un travail collaboratif entre la start-up Farasha Labs (Cesson-Sevigné, France) et le Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image (LTSI, Rennes, France). Les travaux ont été réalisés au sein de l'entreprise pour la première année, se sont poursuivis dans le laboratoire BSICoS de Saragosse dans le cadre d’une bourse d’échanges soutenue par l’école doctorale MathSTIC pendant une période de mobilité de cinq mois et se sont terminés au LTSI. L'objectif de Farasha Labs était de concevoir un écosystème de dispositifs médicaux pour surveiller les paramètres vitaux de ses clients. Dans ce cadre, différents dispositifs ont été conçus : une montre connectée (CareUp®) pour estimer la tension artérielle, un gant connecté (UpNEA) pour la détection et la classification des apnées et hypopnées du sommeil, un serveur (AeneA) pour le cloud computing et une plateforme (eCardio) pour prédire les risques cardiovasculaires. Dans ce contexte, cette thèse s'est focalisée sur le développement d'algorithmes de traitement du signal et d'analyse de données, embarqués dans chacun des produits proposés par Farasha Labs. Les contributions majeures de ce travail peuvent ainsi être résumées : i) un algorithme pour estimer la pression artérielle à partir d'un CareUp® ; ii) une méthode de classification des étapes du sommeil intégrée dans CareUp® et UpNEA; iii) un algorithme de détection et de classification pour l'apnée et l'hypopnée du sommeil; iv) une comparaison exhaustive entre différents algorithmes d’estimation de la fréquence respiratoire à partir du PPG pour UpNEA; v) une plateforme de cloud computing (AeneA) pour la surveillance du sommeil. En synthèse, ce travail a permis le développement de 4 produits en phase de pré-production. Ces derniers représentent à nos yeux une opportunité commerciale sur le marché. Ces travaux ont reçu le prix du concours "Accompagnement aux projets innovants" organisé par la Fondation entreprise de la Banque Populaire de l’Ouest.