Résumé Durant ces dernières années, et grâce à l'évolution de l'informatique, nous avons assisté à une évolution assez importante des systèmes de reconnaissance automatique de la parole. Les systèmes développés dépendent des applications, il y'a des systèmes de reconnaissance de mots isolés et des systèmes de reconnaissance de parole continue. Les systèmes de reconnaissance de mots isolés sont comme principale application de la commande vocale tandis que la reconnaissance de la parole continue ont comme application principale la dictée vocale. Pour les personnes handicapées l'absence des bases de données et la diversité des handicaps articulatoires sont des obstacles majeurs pour la construction des systèmes de reconnaissance de la parole fiables, ce qui explique la pauvreté du marché en systèmes de reconnaissance de la parole pour les personnes handicapées. Le travail développé durant cette thèse consiste à adapter certains des systèmes de reconnaissance de la parole existants aux personnes qui ont des handicaps articulatoires. Pour les systèmes de reconnaissance de mots isolés, nous avons utilisé une approche d'apprentissage dynamique qui permet aux systèmes de s'adapter aux utilisateurs au fur et à mesure de leurs utilisation. Cette approche permet à un utilisateur handicapé d'utiliser le système de reconnaissance sans passer par une longue phase d'apprentissage qui est généralement lourde et pénible pour ces personnes. Elle permet aussi aux systèmes de reconnaissance d'utiliser une base d'apprentissage dans les mêmes conditions que les test. Pour les systèmes de reconnaissance de la parole continue nous avons utilisé deux types d'approches : 1 - une adaptation dynamique des modèles phonétiques des systèmes de reconnaissance de la parole handicapées pour les personnes handicapées. Cette approche permet d'adapter les systèmes de reconnaissance de parole continue aux utilisateurs et peut être appliquer pour les personnes normaux parlants. 2 - Utilisation d'une segmentation indépendante de la langue (ALISP) pour la reconnaissance. Cette approche consiste à utiliser la correspondance entre la segmentation ALISP et la phonétique et les modèles des segments ALISP pour la construction de système de reconnaissance.