La surveillance de santé structurale, ou structural health monitoring (SHM), a pour objectif de caractériser et suivre au cours du temps le comportement et les performances de structures de génie civil. Le SHM repose sur l'établissement d'indicateurs de santé ou de performance permettant de détecter, et si possible localiser, quantifier ou prédire un endommagement de la structure. Aujourd'hui, le SHM exploite encore très peu les déplacements absolus d'une structure, la majorité des capteurs étant limités à des mesures locales ou relatives. Le Global Positioning System (GPS) est accessible au grand public depuis l'an 2000. Il a depuis été rejoint par d'autres systèmes aux principes similaires, formant les Global Navigation Satellite Systems (GNSS), qui offrent des solutions de positionnement absolu pouvant atteindre une précision millimétrique. Cette thèse prend place dans le contexte où les GNSS apparaissent comme de bons candidats pour compléter des instrumentations SHM traditionnelles. Des résultats d'études récentes sur des solutions GNSS à bas coût (antennes de petite taille, récepteurs monofréquence) ont motivé l'orientation des travaux sur l'utilisation de ce type de solutions. Le compromis effectué sur les performances matérielles est contrebalancé par l'utilisation d'un traitement spécifique et par la possibilité de déployer plus de capteurs sur un ouvrage pour un investissement identique. Ces travaux se concentrent sur les structures de grande taille, comme les ouvrages d'art ou les immeubles de grande hauteur, dont le suivi est complexe en raison de leurs dimensions, et qui sont plus à même de produire des déplacements observables par des stations GNSS. La finalité des travaux entrepris est de répondre à la question suivante : peut-on, et comment, utiliser des stations GNSS à bas coût pour détecter des anomalies ou un changement sur une structure de génie civil ? La première partie de cette thèse a été consacrée à l'évaluation expérimentale de solutions GNSS à bas coût. Différentes combinaisons d'antennes et de récepteurs ont été évaluées en utilisant un positionnement relatif sur la phase, afin de sélectionner une station efficiente. En parallèle, l'impact de plusieurs paramètres de calcul ont été évalués dans des scénarios expérimentaux fixes et dynamiques afin de proposer une solution GNSS, comprenant matériel et traitement, optimale. Un positionnement infracentimétrique est obtenu avec la solution sélectionnée. La seconde partie de la thèse considère les données issues de l'instrumentation de deux ouvrages d'art par des réseaux de capteurs GNSS intelligents, les Geocubes, dont les composantes sont similaires à celles évaluées dans la première partie. L'analyse des séries par comparaison et corrélation aux températures et gradients internes des structures a permis de valider la capacité des stations déployées à suivre la réponse des ouvrages aux effets environnementaux. Leur étude a également mis en avant la redondance des observations grâce à l'étude des corrélations plus ou moins fortes entre les séries GNSS acquises. La dernière partie de la thèse est consacrée à l'utilisation de modèles prédictifs des séries GNSS pour la détection d'anomalies sur ouvrage. En l'absence de données thermiques et de modèles mécaniques complets et disponibles pour les structures étudiées, l'approche des modèles par apprentissage exploitant les données d'un réseau de capteurs GNSS a été choisie. La comparaison de plusieurs outils de régression a permis de sélectionner les réseaux de neurones récurrents (RNN) comme outil privilégié. Enfin, une stratégie de détection des anomalies, exploitant plusieurs modèles prédictifs pour chaque série temporelle, a été proposée et testée sur des anomalies réelles observées, puis simulées.