Les cliniciens ont un besoin crucial de paramètres pour identifier en routine clinique, un patient dont la tumeur sera sensible ou non à un traitement. L’histopathologie spectrale par imagerie infrarouge mesure la composition biochimique des structures tissulaires sans coloration ni marquage. Bien que les études aient montré le potentiel diagnostique de cette technique, elle reste un outil de recherche sans être intégrée dans les services d’anatomopathologie. Ce travail de doctorat a porté sur des développements chimiométriques visant à rendre l’approche totalement automatisée pour un déploiement en routine clinique. Une méthode permettant d’éliminer les pixels parasites d’une image spectrale infrarouge a été élaborée ; ce développement est applicable aux tissus paraffinés et aux tissus congelés dans un gel biologique. Puis un algorithme de sélection non-supervisée de variables a été mis au point en vue d’optimiser l’exploitation du signal infrarouge. Ce travail trouve un intérêt dans l’identification de marqueurs spectroscopiques pour des applications médicales telle que la prédiction de la réponse au traitement des cancers du côlon métastasés.