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Cette thèse étudie le problème de la localisation et cartographie simultanées des robots sous-marins, et ses méthodes de résolution utilisant le calcul par intervalles. Le principe du SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, ou cartographie et localisation simultanées) est le suivant: un robot sous-marin connait en général sa position initiale (lorsqu'il est à la surface grâce à un GPS), son modèle de déplacement (très approximativement) et possède quelques capteurs l'aidant à estimer sa position (capteur de pression pour mesurer sa profondeur, loch Doppler pour mesurer sa vitesse et sa distance au fond, centrale inertielle pour mesurer son orientation) et voir ce qui l'entoure (sonar). Pourtant, malgré tous ces capteurs, plus il avance, plus ses erreurs d'estimation de position s'accumulent: le robot se perd. En passant et repassant devant plusieurs objets (ou éléments remarquables quelconques de son environnement), il va pouvoir évaluer leur position (plus ou moins précisément) une première fois à partir de la sienne (cartographie grâce à sa localisation), puis recalculer sa trajectoire en les prenant comme repère les fois suivantes quand il est perdu (localisation grâce à sa cartographie). Les mesures de capteurs ou variables utilisées pour décrire les robots étant souvent entachées d'erreurs, elles peuvent être représentées de différentes façons: distributions probabilistes, nuages de points, ensembles continus... En général, les données constructeur des capteurs ou actionneurs du robot nous indiquent des bornes (liées à la précision...). On peut donc représenter ces valeurs sous forme d'intervalles. Les méthodes ensemblistes telles que l'analyse par intervalles permettent d'obtenir des résultats à partir d'équations sur des intervalles. L'avantage de ces méthodes est qu'on est sûr de ne perdre aucune solution (compte tenu des hypothèses faites), contrairement à celles utilisant l'approche probabiliste, où on n'obtient parfois que les solutions les plus probables. Dans cette thèse, l'utilisation du calcul par intervalles dans le cadre du SLAM appliqué aux robots sous-marins et une comparaison entre plusieurs méthodes existantes seront étudiées. De plus, une nouvelle méthode permettant de mieux gérer le problème des données fugaces (données seulement significatives à des instants bien précis et inconnus), rencontré notamment avec des données provenant de sonars, sera proposée. Les applications de ces travaux concernent par exemple le développement de robots sous-marins autonomes (souvent appelés AUVs pour Autonomous Underwater Vehicles ou UUVs pour Unmanned Underwater Vehicles). En effet, contrairement aux robots téléguidés par des humains, ceux-ci doivent eux-mêmes être capables de se repérer dans leur environnement pour effectuer leur travail. Ces robots peuvent avoir des missions variées: relevé de données hydrographiques, localisation d'épaves (bateau, avion...) ou objets dangereux (mines...), surveillance (détection de pollution, vérification de l'état de pipelines...)... Actuellement, ces tâches sont principalement réalisées par des humains, directement avec des plongeurs, ou indirectement avec des sous-marins téléopérés pour les travaux les plus dangereux ou difficiles d'accès.