La dynamique de frappe au clavier est une modalité biométrique comportementale qui permet d'authentifier des individus selon leur façon de taper au clavier. Un tel système est peu coûteux, car il ne nécessite pas de matériel d'acquisition autre que le clavier de l'ordinateur, et est facilement accepté par l'utilisateur. Nous nous sommes principalement intéressé aux systèmes statiques où le texte saisit par l'utilisateur est connu à l'avance par la machine. Malheureusement, les performances de cette modalité sont plutôt médiocres en raison de la forte variabilité de la donnée biométrique. Cette variabilité est due à l'état émotionnel de la personne, l'apprentissage de la façon de taper, \ldots Nous proposons dans cette thèse différentes contributions permettant d'améliorer les performances de reconnaissance de systèmes de dynamique de frappe au clavier (DDF). Nous effectuons également une analyse des bases publiques permettant d'évaluer la performance de nouveaux systèmes de reconnaissance. Une contribution est la mise au point d'un système de DDF par mot de passe partagé. Nous étudions ensuite la fusion multibiométrique avec la dynamique de frappe au clavier et la reconnaissance faciale afin d'augmenter les performances des deux systèmes. Nous montrons, sur deux jeux de données différents, qu'il est possible de reconnaitre le genre d'un individu suivant sa façon de taper au clavier. Enfin, nous présentons une nouvelle méthode de mise à jour de la référence biométrique qui permet de prendre en compte le vieillissement de la donnée biométrique, afin de ne pas avoir une diminution des performances de reconnaissance au cours du temps.