En contrôle non-destructif par ultrasons, la qualité de l’imagerie échographique repose sur l’adéquation entre le modèle direct de propagation des ondes élastiques et la propagation dans le milieu physique. C’est notamment le cas des structures anisotropes, comme les soudures en acier du domaine nucléaire, où la méconnaissance de l’anisotropie au moment de l’inspection peut conduire à des images très dégradées et inexploitables. Cette dégradation est d’autant plus marquée que l’anisotropie d’une soudure est fortement inhomogène en raison de la croissance dendritique de la matière au moment de son refroidissement. La fiabilité des diagnostics en imagerie ultrasonore requiert alors de bien connaître les propriétés du matériau au moment de l’inspection.Dans cette thèse, une méthode adaptative basée sur une procédure d’optimisation est étudiée pour améliorer l’imagerie des soudures anisotropes du domaine nucléaire. On s’intéresse notamment à l’imagerie TFM (Total Focusing Method) dont l’intérêt principal est que le mode d’acquisition des signaux ne présuppose aucun a priori sur les propriétés du matériau. Dans la procédure d’optimisation, une première image est calculée à partir d’un modèle de reconstruction isotrope. Si l’image fait apparaître une indication au-dessus du niveau de bruit, un algorithme d’optimisation itère le calcul des images en faisant varier les paramètres du modèle de soudure jusqu’à maximiser l’amplitude de l’écho d’intérêt. Dans ce travail, l’optimisation est validée statistiquement avec des échos simulés, en s’appuyant sur des outils d’apprentissage machine qui permettent d’accélérer les temps de calcul. La procédure est également évaluée expérimentalement sur diverses soudures de complexité croissante. Dans chacun des cas, la procédure produit une image avec un rapport signal/bruit satisfaisant, tout en minimisant les erreurs de localisation des défauts.