L’optimisation des apports azotés représente un enjeu majeur pour réduire les pollutions tout en maintenant un rendement élevé et une qualité satisfaisante de la récolte. Les apports d’azote (N) sont aujourd’hui mal valorisés par les cultures et une meilleure prise en compte de la variabilité spatiale et temporelle des besoins des plantes permettrait d’ajuster ces apports et améliorer leur valorisation. Pour cela, la connaissance du statut azoté du couvert végétal en cours de croissance est primordiale. La présente thèse porte sur le suivi non-destructif de l’indice de nutrition azoté (INN) du blé tendre d’hiver (Triticum aestivum L.). Afin de mettre en place la méthode de suivi de l’INN, des essais présentant un gradient de fertilisation ont été étudiés durant trois années. Durant cette période, le statut azoté a été évalué au moyen de mesures destructives, par l’utilisation d’un capteur optique foliaire (Dualex, Force A, Orsay), mais aussi au moyen de caméras multispectrales montées sur drone. Les mesures obtenues avec le Dualex ont présenté une corrélation élevée et stable avec l’INN, particulièrement au stade deux nœuds (r² = 0.78). La première année, des indices de végétation (IV) communément utilisés, calculés à partir de mesures de réflectance dans quatre longueurs d’ondes obtenues à l’aide d’une caméra Sequoia (Parrot, Paris, France), ont été évalués. Les corrélations obtenues entre les IV et l’INN étant moyennes et les IV étant peu discriminés entre eux, cela a conduit à l’étude d’une gamme plus large de longueurs d’ondes via l’utilisation d’une caméra multispectrale modulable Kernel (Mapir, San Diego, USA) mesurant la réflectance dans 15 longueurs d’ondes, de 405 à 940 nm. De nouvelles combinaisons ont ainsi été testées sur base des formulations de 8 IV. Au total 248 combinaisons ont été évaluées, mettant en évidence l’intérêt des combinaisons associant le vert et le proche infrarouge (PIR) en début d’élongation et les associations du PIR avec la portion orange-début du rouge du spectre en fin d’élongation et au stade gonflement. Quatre modèles de prédiction non paramétriques ont été construits et évalués sur base des informations collectées. Malgré l’absence d’améliorations des performances par rapport à de combinaisons simples d’IV, ces modèles devraient permettre d’être plus stables grâce à la prise compte d’un nombre plus important de longueurs d’ondes que les IV seuls. Le modèle de régression par les moindres carrés partiels (PLS), qui a présenté le plus d’intérêt, a été ensuite combiné avec des mesures prises par proxidétection afin d’améliorer la capacité de prédiction du statut azoté de façon notable. Un modèle combinant mesures prises par proxi- et télédétection a donc été construit et mériterait d’être testé en parcelle agriculteur. Cette étude a été complétée par un suivi des composantes de rendement, mettant en évidence le nombre d’épis par m² comme la composante de rendement la plus influencée par la fertilisation, mais aussi la plus déterminante pour le rendement. Enfin, la dernière partie du travail a porté sur le suivi des performances agronomiques et environnementales de quatre outils d’aide à la décision (OAD) proposés actuellement aux agriculteurs pour piloter la fertilisation. Les OAD ont majoritairement conseillé un dépassement de la dose bilan calculée en début de saison. En pratique, cela ne s’est pas traduit par une amélioration significative des performances à la récolte. Toutefois, la mauvaise valorisation des apports a conduit à augmenter la teneur en N minéral du sol à la récolte, particulièrement en année sèche, présentant un risque potentiel de lessivage. En perspective à ce travail, une méthode de fertilisation dynamique, basée sur un diagnostic précoce du statut azoté ou de la disponibilité en N minéral, serait pertinente et pourrait être proposée sous forme d’un modèle de suivi de l’INN combinant des mesures prises par proxi- et télédétection.