Au cours des dernières années, la mobilité routière a été marquée par la croissance considérable du trafic des Véhicules à Deux-Roues Motorisés (V2RM), qui demeurant désormais le mode de déplacement le plus dominant et convoité, notamment pour les possibilités qu'il offre d'esquiver les embouteillages de trafic. Cependant, les conducteurs de deux-roues motorisés sont considérés comme les usagers de la route les plus vulnérables. En effet, le risque d'être tué dans un accident est 29 fois plus élevé pour un cyclomoteur que pour un conducteur de voiture de tourisme. Ce problème est d'autant plus important lors du freinage d'urgence ou lors de la prise de virage. Alors que les systèmes de sécurité passifs et actifs (ABS, ESP, ceintures de sécurité, airbags, etc.) développés en faveur des véhicules de tourisme ont amplement contribué à la diminution des risques sur la route, cependant, le retard dans le développement de ces systèmes pour les motos est considérable. Malgré quelques systèmes existants, les conducteurs de motos les utilisent mal ou pas du tout. Ceci est dû à une mauvaise formation et cela ne contribue donc pas à l'amélioration de leur sécurité. Par conséquent, il n'est pas anodin que ce retard, dans le développement des systèmes d'aide à la conduite, résonne avec un retard dans le développement des outils de recherches théoriques. L'objectif principal de la thèse est de concevoir des systèmes d'assistance à la conduite, ARAS (Advanced Rider Assistance Systems), pour les V2RM pouvant alerter ces conducteurs en amont des situations de conduite dangereuses. De nombreux défis sont encore ouverts en ce qui concerne la conception des systèmes ARAS comme l'accessibilité des états dynamiques et paramètres physiques des V2RM ainsi que la synthèse des indicateurs de risques en visitant tous les points d'intérêts. Nous nous intéressons alors à proposer des techniques d'estimation, tout en réduisant le nombre de capteurs et en contournant la problématique de non-mesurabilité de certains variables. Par ailleurs, la synthèse de ces approches répondant à certaines exigences (modélisation, structure simple, précision, instrumentation) constitue un défi supplémentaire. La première partie de thèse est consacrée aux algorithmes d'identification classiques. Ces techniques sont conçues pour estimer les paramètres physiques inconnus des modèles paramétriques des V2RM. La deuxième partie concerne des observateurs basés modèles. Pour cela, un observateur à entrées inconnues (UIO) pour reconstruire la dynamique de la direction en tenant compte de la géométrie de la route, et, un observateur interconnecté (IFO) pour l'estimation de la dynamique longitudinale et latéral, ont été proposées. Ensuite, nous nous sommes penchés sur des méthodes alternatives aux approches d'identification, notamment des techniques d'estimations basées identification capable à la fois d'estimer les états et les paramètres au même temps. À cette occasion, un observateur retardé à entrées inconnues pour les systèmes avec un degré relatif arbitraire (DUIO), et, un observateur de Luenberger adaptative (LAO) pour l'estimation des raideurs pneumatiques ont été développées. Les méthodes proposées nécessitent une combinaison simple de capteurs et prennent en compte des hypothèses réalistes telles que la variation de vitesse longitudinale. Tous ces travaux ont été validés à l'aide de BikeSim et/sur des données expérimentales. En outre, ce manuscrit introduit un algorithme d’auto-calibration pour l’alignement des unités de mesure inertielle (IMU). Une telle méthode d’auto-étalonnage s’applique aux boîtiers télématiques (e-Box) installés sur des véhicules à deux roues, dont les axes des IMU sont souvent mal alignés avec le repère référentielle du véhicule. La dernière partie de cette thèse traite des indicateurs objectifs (comportement sur/sous vireur de la moto et la distance de sortie de la voie de circulation) pour la quantification du risque.