L'imagerie du cerveau a, comme l'ensemble des neurosciences, connu un essor considérable depuis les années 50s. Depuis les années 90 l'imagerie de résonance magnétique (IRM) est devenu le fer de lance de ce domaine via la généralisation de l'usage de ces outils en clinique, par l'intermédiaire de l'imagerie fonctionnelle du flux sanguin, outil de référence dans à l'origine des sciences cognitive. Cependant, un faible ratio signal à bruit adjoint à un coût et un encombrement important se sont avérés préjudiciables pour la généralisation du recours à cette technologie dans le cadre d'études pré-cliniques, qui requièrent de plus, dans la plupart des cas, une anesthésie au moins partielle du sujet. L'ensemble de ces raisons explique sans doute l'enthousiasme qu'a généré le développement de l'imagerie ultrasonore de Doppler ultrarapide (fUS) lors de son invention au début des années 2010. Cette nouvelle méthode permet en effet d'imager à travers le crâne de petits animaux vigiles avec une sensibilité et une résolution jusqu'ici inédite. L'objet de ma thèse a été d'utiliser ces avantages du fUS afin d'étudier les modifications de la connectivité fonctionnelle chez la souris éveillée, et plus particulièrement l'influence de traitements pharmacologiques sur le connectome de souris mobiles. L'idée sous-jacente est d'établir des prédicteurs des effets des différentes molécules sur le comportement de la souris par la quantification des patrons de connectivités. De cette manière nous espérons mieux comprendre les modes d'actions des traitements étudiés, et potentiellement de pouvoir anticiper les effets de potentiels thérapeutiques pour le futur. Force a été de constater que la traduction directe des outils et modèles nombreux en IRM s'est confrontée à un signal in fine très différent dans ses sources de nuisance et à une richesse des données éveillées non anticipée. Dans ce cadre a été adoptée une démarche systématique qui a nécessité un développement méthodologique important tant du point de vue logistique que logiciel. Une première partie de ma thèse s'est donc portée sur l'optimisation du protocole expérimental de la préparation de l'animal à la chirurgie et l'habituation aux conditions de mesure de la connectivité fonctionnelle éveillée. Suite à cela, nous avons pu acquérir nos premiers datasets qui nous ont confronté à la haute densité des données de fUS avec la création de 5 à 10TB de données par semaine lors de nos campagnes d'imagerie. Cette partie de ma thèse s'est donc achevée avec la mise en place d'un environnement à cheval entre la paillasse et le serveur d'analyse dans le but de standardiser les procédures et faciliter d'autant le travail d'acquisition et d'analyse. La deuxième partie de ma thèse s'est ensuite concentrée sur les méthodes d'analyses et plus particulièrement de pré-processing permettant l'application du large éventail de modèles issus de l'IRMf. J'ai été confronté à un signal particulièrement exotique qui a réduit à néant nos efforts d'analyse quantitative. C'est après avoir identifié sa source et amélioré notre pipeline d'analyse en conséquence que j'ai finalement pu me concentrer sur la dernière partie de ma thèse. Suite à trois grosses campagnes d'imagerie j'ai pu observer l'influence de différents composés, opioïdes, cannabinoïdes et sérotoninergique. L'étude de ces molécules a mis en évidence des patrons qui leurs sont propres ainsi qu'à leurs mécanismes d'action, ce que nous avons pu contrôler chez des souris transgéniques et par l'action de certains antagonistes. Nous espérons que nos conclusions démontrent l'intérêt préclinique de l'imagerie fUS dans la caractérisation des états du cerveau, promettant son efficacité dans l'établissement de futures cibles thérapeutiques et de potentielles applications pour le diagnostic.