La machine asynchrone est considérée comme un système électromécanique occupant une place prépondérante dans les applications industrielles en raison de son faible coût, de ses performances et de sa robustesse. toutefois, des modes de fonctionnement dégradés peuvent apparaitre durant la vie de la machine. l'une des raisons principales de ces défaillances reste les défauts de roulements. pour répondre aux exigences de sûreté, de fiabilité et de disponibilité, l'intégration d'une approche de surveillance et de diagnostic de défauts dans le système électromécanique devient de plus en plus primordiale. de ce fait, l'objectif de la thèse sera divisé en deux parties distinctes, la première est consacrée à l'analyse de l'effet de la fréquence de rotation sur le comportement vibratoire d'un motoréducteur en présence de différents défauts de roulement créés artificiellement. quant à la deuxième partie, elle vise de proposer une approche de détection et de localisation de défauts de roulement d'un motoréducteur. cette dernière est basée sur le concept de l'analyse du signal vibratoire de tendance rms et le système d'inférence neuro-floue adaptative (anfis). cette approche comprend trois étapes essentielles, la première c'est l'extraction des indicateurs statistiques de défauts en appliquant les techniques appropriées de traitement du signal. celle ci se base sur le critère de temps. les évolutions de ces indicateurs seront étudiées par la suite en fonction de la vitesse de rotation et le type de défauts, afin de sélectionner ceux qui sont les plus pertinents pour chaque type. la deuxième étape c'est la sélection des indicateurs les plus pertinents, qui seront introduits par la suite dans l'anfis comme des vecteurs d'entrée pour identifier les différents états de roulement. en outre, l'efficacité du model de classification obtenu est également démontrée par les résultats des tests. les résultats obtenus du système de détection et de localisation des défauts montrent que la méthode proposée est très efficace et précise et que le modèle proposé peut être utilisé comme outil de diagnostic des défaillances des machines tournantes.