L'imagerie par resonance magnetique (IRM) est l'une des modalites d'imagerie les plus puissantes et les plus sures pour examiner le corps humain. L'IRM de haute resolution devrait aider a la comprehension et le diagnostic de nombreuses pathologies impliquant des lesions submillimetriques ou des maladies telles que la maladie d'Alzheimer et la sclerose en plaque. Bien que les systemes a haut champ magnetique soient capables de fournir un rapport signal-sur-bruit permettant d'augmenter la resolution spatiale, le long temps d'acquisition et la sensibilite au mouvement continuent d'entraver l'utilisation de l'IRM de haute resolution. Malgre le developpement de methodes de correction du mouvement et du bruit physiologique, le long temps d'acquisition reste un obstacle majeur a l'IRM de haute resolution, en particulier dans les applications cliniques. Au cours de la derniere decennie, la nouvelle theorie du compressed sensing (CS) a propose une solution prometteuse pour reduire le temps d'examen en IRM. Apres avoir explique la theorie du compressed sensing, ce projet de these propose une etude empirique et quantitative du facteur de sous-echantillonnage maximum realisable grace au CS pour l'imagerie ponderee en T₂ *. En outre, l'application de CS en IRM repose generalement sur l'utilisation de courbes d'echantillonnage simples telles que les lignes droites, spirales ou des legeres variations de ces formes elementaires qui ne tirent pas pleinement parti des degres de liberte offerts par le hardware et ne peuvent etre facilement adaptees a une distribution d'echantillonnage arbitraire. Dans cette these, j'ai introduit une methode appelee SPARKLING, qui permet de surmonter ces limitations en adoptant une approche radicalement nouvelle de la conception de l'echantillonnage de l'espace-k. L'acronyme SPARKLING signifie Spreading Projection Algorithm for Rapid K-space sampLING. C'est une methode flexible inspiree des techniques de stippling qui genere automatiquement, grace a un algorithme d'optimisation, des courbes d'echantillonnage non-cartesiennes optimisees et compatibles avec les contraintes hardware de l'IRM en termes d'amplitude de gradient maximale et d'acceleration maximale. Ces courbes d'echantillonnage sont concues pour repondre a des criteres cles pour un echantillonnage optimal: une distribution controlee des echantillons et une couverture de l'espace-k localement uniforme. Avant de s'engager dans des acquisitions, nous avons verifie que notre systeme de gradient etait bien capable d'executer ces trajectoires complexes. Nous avons implemente une methode de mesure de phase et avons observe une tres bonne adequation entre trajectoires prescrites et mesurees. Enfin, en alliant une efficacite d'echantillonnage avec le compressed sensing et l'imagerie parallele, les trajectoires SPARKLING ont permis de reduire jusqu'a 20 fois le temps d'acquisition d'un examen IRM T₂ * par rapport aux acquisitions cartesiennes de reference, sans deterioration de la qualite d'image. Ces resultats experimentaux ont ete obtenus a 7 Tesla pour de l'imagerie cerebrale in vivo. Par rapport aux strategies d'echantillonnage non-cartesiennes usuelles (spirale et radiale), la technique proposee a egalement permis d'obtenir une qualite d'image superieure. Enfin, l'approche proposee a ete etendue a l'imagerie 3D et appliquee a 3 Tesla pour laquelle des resultats preliminaires ex vivo a une resolution isotrope de 0.6 mm suggerent la possibilite d'atteindre des facteurs d'acceleration tres eleves jusqu'a 60 pour la ponderation T₂ * et l'imagerie ponderee en susceptibilite.