Le traitement automatique de la parole peut concrètement contribuer à éclairer de nombreuses questions concernant la variabilité phonémique à l'oral. L'exploitation de grandes masses de données permet ainsi de dégager de grandes tendances, dont une interprétation plus fine repose ensuite à la fois sur un éclairage linguistique et sur un certain nombre de précautions méthodologiques. Nous allons focaliser l'étude sur la variabilité des voyelles orales en français. Des mesures de durée et de formants, à partir des grands corpus PFC et ESTER utilisés à la fois par les chercheurs en linguistique et en traitement automatique de la parole permettront d'illustrer l'impact de divers paramètres, notamment le style de parole, la position syllabique et l'origine régionale des locuteurs. Enfin la réalisation des voyelles mi-fermées antérieures sera examinée à l'aide de classification automatique de variantes dans un cadre bayésien. ABSTRACT. Automatic speech processing methods and tools can contribute to shedding light on many issues relating to phonemic variability in speech. The processing of huge amounts of speech thus allows to extract main tendencies, for which detailed interpretations then require both linguistic and methodological insights. The experimental study focuses on the variability of French oral vowels in the PFC and ESTER corpora, which are widely used both by linguists and researchers in automatic speech processing. Duration and formant measures allow to illustrate global variations depending on different parameters, which include speech style, syllable position and the speakers' regional origins. The last part addresses the phonetic realization of close-mid front vowels, using automatic classification in a Bayesian framework. MOTS-CLÉS : traitement automatique de la parole, RAP, alignement de la parole, transcription phonémique, classification, grands corpus, variation phonologique et phonétique, f0, durée, suivi de formants, voyelles moyennes, harmonie vocalique.