Estimation fonctionnelle de regression et des erreurs correlees. Resume: Dans les recherches que j'ai presente dans ce memoire, j'ai etudie le probleme de la modelisation non parametrique lorsque les donnees sont des courbes.Plus precisement, je suis interessee a des problemes de prevision a partir d'une variable explicative a valeurs dans un espace de dimension eventuellement infinie.Recemment, des travaux ont ete realises sur l'estimation fonctionnelle operatorielle sous des conditions d'independance des donnees fonctionnelles.Dans ce livre, je suis affranchi de cette hypothese en considerant que les donnees fonctionnelles sont dependantes et/ou que l'erreur est stationnaire (a courtelongue memoire).j'ai etudie et estime, donc, l'operateur de regression sur plusieurs facettes: quand les donnees fonctionnelles (dependantes) sont deterministes ou aleatoires, quand le processus d'erreur et a courte ou longue memoire, normalite asymptotique quand le processus d'erreur est negativement associe, choix local/global de la largeur de fenetre, etude de la pertinence des resultats theoriques sur des donnees simulees puis sur des donnees reelles."