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.