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Dans ce travail, nous développons des outils d'analyse par intervalles pour l'automatique. Nous nous intéressons plus particulièrement à l'identification de paramètres et à l'estimation d'état pour des modèles non-linéaires. Pour l'identification, l'algorithme d'optimisation globale de Hansen fournit un encadrement de tous les vecteurs de paramètres minimisant une fonction coût mettant en jeu les grandeurs mesurées sur un dispositif réel à modéliser et leur pendant prédit par son modèle. Nous montrons que ceci peut mettre en évidence d'éventuels problèmes d'identifiabilité sans étude préalable. Dans l'approche à erreurs bornées, même lorsque des données aberrantes sont présentes, des encadrements intérieur et extérieur des ensembles de vecteurs de paramètres admissibles sont fournis par les algorithmes d'inversion ensembliste par analyse par intervalles. Quand les bornes sur les erreurs ne sont pas connues, une méthode originale évaluant la plus petite borne d'erreur fournissant un ensemble de vecteurs de paramètres admissibles non vide est proposée. Un nouvel algorithme récursif d'estimation d'état garanti est présenté. D'une structure analogue au filtre de Kalman, mais dans un contexte d'erreurs bornées, il fournit à tout instant un ensemble contenant les valeurs de l'état compatibles avec les informations disponibles. Cet algorithme est construit à l'aide d'un algorithme d'inversion ensembliste et d'un algorithme original de calcul d'image directe. Tous deux exploitent la notion de sous-pavages décrits par des arbres binaires, qui permet une description approchée d'ensembles compacts. Ces techniques sont appliquées à la …