L’ablation par cathéter est actuellement la seule méthode curative pour traiter les arythmies cardiaques. Elle nécessite une étude électrophysiologique longue et invasive pour détecter les cibles d'ablation. Dans ce contexte, l’Imagerie ÉlectroCardioGraphique (IECG) constitue une alternative non invasive prometteuse, permettant de reconstruire des cartographies 3D de l’activité électrique du cœur à partir de signaux ECG de surface et de données anatomiques issues d’imageries médicales (IRM ou scanner). Cette approche vise à localiser plus précisément les zones à ablater. Toutefois, l’IECG requiert la résolution d’un problème inverse mal posé, rendant la solution instable et non unique. Pour résoudre ce problème, il est indispensable de le régulariser en utilisant un choix adéquat des hyper-paramètres. Dans un premier temps, une analyse comparative des méthodes existantes de sélection de ces hyper-paramètres est réalisée. Dans un second temps, de nouvelles approches basées sur le principe de contradiction ont été proposées pour différents a priori, donnant naissance à des méthodes IECG automatiques. Une évaluation sur données réalistes générées par un modèle cœur-torse basse résolution et sur quelques jeux de données réelles a été réalisée mettant en évidence les avantages et limites de chaque méthode.