Les cétacés grands plongeurs, cachalots Physeteridae et Kogiidae et baleines à bec Zipiidae, sont des espèces marines rares. Leur faible densité, aire de distribution étendue et faible disponibilité en surface génèrent de faibles taux d’observations. Cette particularité constitue un défi pour la modélisation d’habitat de ces espèces, préalable à leur conservation. Les modèles doivent gérer l’abondance de zéros qui limitent leur capacité à inférer des résultats écologiquement cohérents. Cette thèse vise donc à trouver une méthodologie adaptée aux jeux de données abondants en zéros, à déterminer comment les variables environnementales influencent la distribution des grands plongeurs et à prédire les zones potentielles qu’ils utilisent. Tester la capacité de prédiction de différents modèles d'habitat confrontés à un nombre décroissant d’observations a permis de souligné la pertinence d’un modèle, même si un minimum de 50 observations est nécessaire pour fournir des prédictions fiables. Des données issues de différentes campagnes visuelles ont été assemblées afin de produire les premières cartes de densités de grands plongeurs à l’échelle de l’océan Atlantique Nord et la mer Méditerranée. Les densités les plus élevées sont prédites dans les eaux entre 1500 et 4000 m de profondeur et près des fronts thermiques, particulièrement le long des pentes continentales et à l'ouest de l'océan Atlantique Nord. Par ailleurs, l’analyse de la transférabilité des modèles a montré une variation des habitats préférentiels en fonction des écosystèmes. Finalement, cette thèse permet de discuter les défis de la modélisation statistique appliquée aux espèces rares et les applications de gestion associées.