L’analyse statistique de la forme de structures anatomiques est un enjeu essentiel pour de nombreuses applications: modélisation de la variabilité normale et pathologique, prédiction de paramètres cliniques et biologiques à partir de données anatomiques… Ces dernières années ont vu l’émergence de grandes bases de données en neuroimagerie, offrant une puissance statistique considérablement accrue. Cette thèse a pour thème l’étude statistique de la variabilité anatomique de l’hippocampe sur de grandes populations. Après un état de l’art, la première partie de la thèse porte sur l’étude d’une variante anatomique appelée inversion incomplète de l’hippocampe (IHI). Pour ce faire, nous avons mis au point une échelle de cotation de ces IHI. Elle a été ensuite appliquée à 2000 sujets sains et jeunes de la base de données IMAGEN. Les résultats ont permis de montrer que les IHI sont fréquentes chez les sujets sains, avec une prédominance à gauche. C’est la première fois que les IHI sont étudiés sur une telle population. La seconde partie de la thèse porte sur la mise au point d’une méthode d’analyse statistique de formes utilisant les grandes déformations difféomorphiques et les courants mathématiques, utilisable pour l’analyse de grandes populations. Nous avons en particulier introduit une nouvelle approche rapide pour construire des prototypes anatomiques. Cette approche a été validée sur 1000 sujets sains jeunes de la base de données IMAGEN et 294 sujets (sujets sains âgés et patients atteints de maladie d’Alzheimer) de la base ADNI. Les résultats montrent que la méthode permet de représenter la variabilité anatomique de l’hippocampe avec un nombre raisonnable de dimensions.