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La Diagonalisation Conjointe par Congruence (DCC) d'un ensemble de matrices apparaît dans nombres de problèmes de traitement du signal, tels qu'en Analyse en Composantes Indépendantes (ACI). Les développements récents en ACI sous contrainte de non négativité de la matrice de mélange, nommée ACI semi-non négative, permettent de tirer profit d'une modélisation physique réaliste des phénomènes observés tels qu'en audio, en traitement d'image ou en ingénierie biomédicale. Par conséquent, durant cette thèse, l'objectif principal était non seulement de concevoir et développer des algorithmes d'ACI semi-non négative basés sur de nouvelles méthodes de DCC non négative où la matrice de passage recherchée est non négative, mais également d'illustrer leur intérêt dans le cadre d'applications pratiques de séparation de sources. Les algorithmes de DCC non négative proposés exploitent respectivement deux stratégies fondamentales d'optimisation. La première famille d'algorithmes comprend cinq méthodes semi-algébriques, reposant sur la méthode de Jacobi. Cette famille prend en compte la non négativité par un changement de variable carré, permettant ainsi de se ramener à un problème d'optimisation sans contrainte. L'idée générale de la méthode de Jacobi est de i) factoriser la matrice recherchée comme un produit de matrices élémentaires, chacune n'étant définie que par un seul paramètre, puis ii) d'estimer ces matrices élémentaires l'une après l'autre dans un ordre spécifique. La deuxième famille compte un seul algorithme, qui utilise la méthode des directions alternées. Un tel algorithme est obtenu en minimisant successivement le Lagrangien augmenté par rapport aux variables et aux multiplicateurs. Les résultats expérimentaux sur les matrices simulées montrent un gain en performance des algorithmes proposés par comparaison aux méthodes DCC classiques, qui n'exploitent pas la contrainte de non négativité. Il semble que nos méthodes peuvent fournir une meilleure précision d'estimation en particulier dans des contextes difficiles, par exemple, pour de faibles valeurs de rapport signal sur bruit, pour un petit nombre de matrices à diagonaliser et pour des niveaux élevés de cohérence de la matrice de passage. Nous avons ensuite montré l'intérêt de nos approches pour la résolution de problèmes pratiques de séparation aveugle de sources. Pour n'en citer que quelques-uns, nous sommes intéressés à i) l'analyse de composés chimiques en spectroscopie par résonance magnétique, ii) l'identification des profils spectraux des harmoniques (par exemple, de notes de piano) d'un morceau de musique mono-canal par décomposition du spectrogramme, iii) l'élimination partielle du texte se trouvant au verso d'une feuille de papier fin. Ces applications démontrent la validité et l'intérêt de nos algorithmes en comparaison des méthodes classique de séparation aveugle de source. The Joint Diagonalization of a set of matrices by Congruence (JDC) appears in a number of signal processing problems, such as in Independent Component Analysis (ICA). Recent…