Dans cette thèse, il est question de spiked models pour des matrices aléatoires nonhermitiennes. Plus précisément, on considère des matrices de type A+P, tel que le rang de P reste borné indépendamment de la taille de la matrice qui tend vers l’infini, et tel que A est une matrice aléatoire non-hermitienne. Tout d’abord, on prouve que dans le cas où la matrice P possède des valeurs propres hors du bulk, quelques valeurs propres de A+P (appelées outliers) apparaissent loin de celui-ci. Ensuite, on regarde les fluctuations des outliers de A autour de leurs limites et on montre que celles-ci ont la même distribution que les valeurs propres d’une certaine matrice aléatoire de taille finie. Ce genre de phénomène avait déjà été observé pour des modèles hermitiens. De manière inattendue, on montre que les vitesses de convergence des outliers varient (en fonction de la Réduite de Jordan de P) et que des corrélations peuvent apparaître entre des outliers situés à une distance macroscopique l’un de l’autre. Le premier modèle de matrices non-hermitiennes que l’on considère provient du théorème du Single Ring que l’on doit à Guionnet, Krishnapur et Zeitouni. Un autre modèle étudié est celui des matrices dites “presque” hermitiennes : c’est-à-dire lorsque A est hermitienne mais P ne l’est pas. Enfin, on regarde aussi les outliers pour des matrices Elliptiques Gaussiennes. Cette thèse traite aussi de la convergence en loi de variables aléatoires du type Tr( f (A)M) où A est une matrice du théorème du Single Ring et f est une fonction holomorphe sur un voisinage du bulk et la norme de Frobenius de M est de l’ordre de √N. En corollaire de ce résultat, on obtient des théorèmes type “Centrale Limite” pour les statistiques linéaires de A (pour des fonctions tests holomorphes) et des projections de rang finies de la matrice A (comme par exemple les entrées de la matrice).