La détection automatisée d’endommagements basée sur les mesures vibratoires est pertinente pour la surveillance de l’intégrité des ouvrages d'art. Dans ce contexte, la détection basée sur les techniques sous-espace (SSDD) compare statistiquement les mesures à un modèle de référence. Dans cette thèse, une nouvelle approche est proposée pour améliorer la robustesse de la SSDD pour un usage applicatif réaliste. Tout d'abord, un test statistique est formulé tenant compte des incertitudes statistiques liées aux erreurs sur le modèle obtenu sur des données de référence. Cela conduit à une description précise des propriétés statistiques du test et des seuils d’alarme. Deuxièmement, une approche a été développée pour tenir compte des effets environnementaux sur la SSDD. A partir de mesures de référence dans plusieurs conditions environnementales différentes, un test est proposé détectant un défaut par rapport à une référence obtenue par interpolation. Les méthodes développées sont validées par des simulations numériques et appliquées à des données expérimentales obtenues en laboratoire et sur structures installées en extérieur.