Cette thèse a pour objectif de développer des méthodes d'analyse de signaux spectroscopiques. Tout d'abord, une méthode déterministe permet d'estimer la ligne de base par le polynôme qui minimise une fonction-coût non-quadratique (fonction de Huber, parabole tronquée) grâce à l'algorithme de minimisation semi-quadratique LEGEND. Les raies du spectre sont ensuite estimées par déconvolution impulsionnelle positive myope non supervisée ou par une décomposition en motifs élémentaires originale. Pour ces deux méthodes, l'approche bayésienne couplée aux méthodes MCMC fournit un cadre d'étude efficace ; un algorithme d'acceptation-rejet mixte permet la simulation de gaussiennes tronquées. On étudie également le problème de permutation d'indices et un algorithme de ré-indexage est proposé. Les méthodes sont validées sur des spectres simulés et expérimentaux (spectres infrarouge et Raman).