L'estimation par ondelettes de signaux en présence de bruit gaussien a été largement développée ces dernières années. Le but de ce travail est d'étendre les résultats à des contextes faisant appel à des distributions plus générales telles que Poisson, Binomiale ou Gamma... Nous considérons une approche par log-vraisemblance pénalisée, où la pénalité s'exprime à l'aide des coefficients d'ondelettes. Nous nous intéressons par ailleurs au cas où un terme linéaire est estimé simultanément. Nous montrons l'optimalité asymptotique de la procédure d'estimation et nous proposons un algorithme simple de mise en oeuvre.