Détection et estimation de détarages dans les modèles hauteur-débit pour la quantification du débit des cours d’eau en rétrospectif et en temps réel

River discharge time series are established using "rating curves", which are models with stage as input and discharge as output. Unfortunately, many hydrometric stations have an unstable stage-discharge relation, particularly because of the change in the river bed during floods. These "rating shifts" pose a problem both for the establishment of long-term hydrological series (retrospective analysis) and for the delivery of real-time data, for example for flood forecasting, with quantified and reliable uncertainties. The existing methods for updating the rating curve are based on a statistical analysis of past calibration data (the gaugings) or on empirical rules. This thesis aims at developing some original methods for the automatic detection of rating shifts and the estimation of their magnitude in both retrospective and real time: a method of segmentation of the residuals between the gaugings and a base rating curve, an analysis of the stage recessions and a method for detecting potential shifts from an indicator available in real time (e.g. cumulative sediment transport). The probabilistic approach allows on the one hand to take into account the uncertainty of the information on the shift and on the other hand to quantify the uncertainties of the calculated streamflow. The combination of the three methods has been applied to the Ardèche at Meyras, France, which shows net shifts after each major flood. Good detection and estimation of the rating shift has been observed retrospectively and in real time. The method is generic and, after further validation, operationally applicable to other sites.Les séries temporelles de débit des rivières sont établies à l'aide de "courbes de tarage", qui sont des modèles avec les hauteurs d’eau en entrée et les débits en sortie. Malheureusement, de nombreuses stations hydrométriques ont une relation hauteur-débit instable, notamment à cause de l’évolution du lit de la rivière lors des crues. Ces "détarages" posent problème à la fois pour l'établissement des séries hydrologiques de long-terme (analyse rétrospective) et pour la fourniture de données en temps réel, par exemple pour la prévision des inondations, avec des incertitudes quantifiées et fiables. Les méthodes existantes pour la mise à jour de la courbe de tarage sont basées sur une analyse statistique des données de calibration (jaugeages) passées ou sur des règles empiriques. Cette thèse a permis de développer des méthodes originales pour la détection automatique des détarages et l'estimation de leur amplitude en rétrospectif et en temps réel : une méthode de segmentation des résidus entre les jaugeages et une courbe de référence, une analyse des récessions du limnigramme et une détection de détarages potentiels à partir d'un indicateur disponible en temps réel (par exemple, transport sédimentaire cumulé). L'approche probabiliste permet d'une part de prendre en compte l'incertitude des informations sur les détarages et d'autre part de quantifier les incertitudes sur les débits calculés. La combinaison des trois méthodes a été appliquée à la station de l’Ardèche à Meyras, en France, qui présente des détarages nets après chaque crue importante. Une bonne détection et estimation des détarages a été observée en rétrospectif et en temps réel. La méthode est générale et applicable en opérationnel à d’autres stations après validation. La méthode est générique et, après davantage de validation, applicable en opérationnel à d'autres sites