La détection précoce des événements est difficile en médecine, en particulier pendant la période néonatale. Identifier des événements avec des méthodes moins invasives est un défi mais aussi une tendance. Cette thèse s'inscrit dans cette problématique en s'appuyant sur les travaux développés au LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) qui a exploré en profondeur les signaux cardiaques et respiratoires et leurs applications cliniques. La contribution d'un clinicien dans ce travail peut être d'aider à optimiser le flux de travail de traitement du signal en fournissant une connaissance physiologique adaptée aux problèmes cliniques. Cette thèse vise tout d’abord à améliorer la chaîne de traitement du signal cardiaque et respiratoire dans le contexte clinique de la prématurité. L'ensemble d'outils méthodologiques développés dans cette thèse comprend l'amélioration du détecteur de la respiration, le rejet d'artefact, avec une étude pour tester l'impact de la fenêtre d'analyse. Dans cette étude, la durée optimale des séquences a été analysée. Le deuxième objectif de cette thèse était d’appliquer ce processus de traitement à d’importants problèmes cliniques en néonatologie: l’évaluation de la maturation en utilisant la variabilité de la fréquence cardiaque et l’application de la variabilité de la fréquence cardiaque pour prédire le niveau de bilirubinémie chez les nouveau-nés.