Les marges continentales assurent un rôle primordial dans les échanges entre continents et océan hauturier. Elles sont également très sensibles aux modifications d'origine anthropique. La production primaire est dépendante de la dynamique complexe de ces zones côtières, ainsi que des apports continentaux en sels nutritifs et en Matières En Suspension (MES) agissant sur la disponibilité en lumière. La quantification de la production est un pré-requis dans de nombreuses applications, de la compréhension du rôle des océans dans le changement climatique, aux problèmes d'eutrophisation et de gestion de la ressource halieutique dans un cadre de gestion intégrée de la zone côtière. Les modèles numériques couplant biogéochimie et dynamique côtière constituent un outil idéal de synthèse pour l'étude et la surveillance de la production primaire. Ils ne sont toutefois pas exempts de faiblesses dans la simulation des évènements phytoplanctoniques observés en région côtière. En parallèle à ces modèles, la donnée satellitale de la `couleur de l'eau' représente un outil d'observation majeur dans l'étude des écosystèmes marins. L'application d'algorithmes empiriques aux données du capteur SeaWiFS permet pour le milieu côtier de restituer la concentration en chlorophylle a mais aussi en MES. L'intérêt est porté ici sur l'utilisation de la donnée satellitale de la `couleur de l'eau' pour contraindre les modèles de production phytoplanctonique. Pour cela deux zones côtières sont étudiées : l'estuaire du Río de la Plata avec sa marge continentale dans l'océan Atlantique Sud-Ouest, et le Golfe de Gascogne dans l'Atlantique Nord-Est. L'analyse des bases de données de chlorophylle a pour les deux régions, et de MES pour le Golfe de Gascogne, permet de caractériser les zones du point de vue de leur dynamique écologique, et de définir les processus majeurs à prendre en compte dans nos modèles. Un modèle à cinq compartiments pour le Río de la Plata, un modèle un peu plus détaillé pour le Golfe de Gascogne, ont été couplés au modèle hydrodynamique MARS-3D d'IFREMER. Après une première phase de validation, dans laquelle les caractéristiques principales des deux écosystèmes sont reproduites, la contrainte des modèles par la donnée couleur de l'eau est étudiée plus en détail. Pour le Golfe de Gascogne, la prise en compte de la donnée MES en forçage de surface augmente la précision de la disponibilité en lumière et par conséquent la simulation des blooms de fin d'hiver. Pour nos deux zones, des expériences d'optimisation de certains paramètres des modèles biologiques sont réalisées sur des courtes périodes printanières. Pour cela on utilise une méthode d'optimisation globale, les Stratégies Evolutives, que l'on applique au modèle tridimensionnel, afin de minimiser une fonction de coût décrivant l'erreur entre chlorophylle a de surface observée et simulée. Pour nos deux zones, cette erreur est réduite en jouant sur la valeur des paramètres, avec dans le cas du Golfe de Gascogne une nette amélioration de la simulation des blooms printaniers. L'utilisation conjointe de la donnée `couleur de l'eau' et des modèles couplés physique-biogéochimie semble indispensable pour une optimisation de l'estimation de la production primaire, dans le cadre de systèmes de surveillance opérationnels de l'environnement côtier.

Continental margins play a crucial role in biogeochemical fluxes between the continents and the open ocean. They are also highly sensitive to human perturbations. Primary production is highly dependent on the complex dynamics of these coastal zones, and on the river supply in nutrients, as well as in Suspended Particulate Matter (SPM) which limit light availability. The quantification of the production is a prerequisite in many applications, from the understanding of the role of the coastal ocean in climate change, to eutrophication and fisheries resources issues within the frame of the integrated management of the coastal zone. Coupled physical-biogeochemical models are useful in studying and monitoring primary production. Because of the numerous complex processes and their non-linear interactions, and of some poorly known parameter values, some errors remain in the simulation of the phytoplankton production in coastal areas. Together with these models, satellite `ocean color' data is a major monitoring tool for marine ecosystems. Applying empirical algorithms to SeaWiFS data in coastal areas allows the retrieval of the concentration of chlorophyll a as well as of SPM. This PhD. work shows the benefits of using `ocean color' data to constrain primary production models. Two study areas are investigated : the Rio de la Plata estuary and its continental margin in the Southwest Atlantic Ocean, and the Bay of Biscay in the Northeast Atlantic. First, the analysis of chlorophyll a concentration data bases for both areas, and of SPM concentration for the Bay of Biscay, reveals major phytoplankton features and processes that should be taken into account in the model formulation. Then a simple five compartments model for the Rio de la Plata, and a more complex one for the Bay of Biscay, have been coupled to the hydrodynamic model MARS-3D of IFREMER. After a first validation step, in which major observed features are reproduced, the models constraint by ocean color data is investigated. For the Bay of Biscay, surface forcing with satellite SPM concentrations improves the accuracy of light availability and then the simulation of late winter phytoplankton blooms. For both areas, we conducted optimisation experiments for some of the biological parameters. This parameter estimation was done on short spring periods with a global optimisation method, the Evolutive Strategies, applied to the three dimensional coupled model. The minimisation of a cost function describing the data/model misfit on surface chlorophyll a was then possible, leading to a better simulation of spring phytoplankton blooms in the plumes of the Bay of Biscay. The use of `ocean color' data for assimilation in coupled physical-biogeochemical models is a major issue in optimizing the primary production estimation, in the frame of an operational monitoring of the coastal environnement.