Extremes surround us and appear in a large variety of data. Natural data likethe ones related to environmental sciences contain extreme measurements; inhydrology, for instance, extremes may correspond to floods and heavy rainfalls or on the contrary droughts. Data related to human activity can also lead to extreme situations; in the case of bank transactions, the money allocated to a sale may be considerable and exceed common transactions. The analysis of this phenomenon is one of the basis of fraud detection. Another example related to humans is the frequency of encountered words. Some words are ubiquitous while others are rare. No matter the context, extremes which are rare by definition, correspond to uncanny data. These events are of particular concern because of the disastrous impact they may have. Extreme data, however, are less considered in modern statistics and applied machine learning, mainly because they are substantially scarce: these events are out numbered –in an era of so-called ”big data”– by the large amount of classical and non-extreme data that corresponds to the bulk of a distribution. Thus, the wide majority of machine learning tools and literature may not be well-suited or even performant on the distributional tails where extreme observations occur. Through this dissertation, the particular challenges of working with extremes are detailed and methods dedicated to them are proposed. The first part of the thesisis devoted to statistical learning in extreme regions. In Chapter 4, non-asymptotic bounds for the empirical angular measure are studied. Here, a pre-established anomaly detection scheme via minimum volume set on the sphere, is further im-proved. Chapter 5 addresses empirical risk minimization for binary classification of extreme samples. The resulting non-parametric analysis and guarantees are detailed. The approach is particularly well suited to treat new samples falling out of the convex envelop of encountered data. This extrapolation property is key to designing new embeddings achieving label preserving data augmentation. Chapter 6 focuses on the challenge of learning the latter heavy-tailed (and to be precise regularly varying) representation from a given input distribution. Empirical results show that the designed representation allows better classification performanceon extremes and leads to the generation of coherent sentences. Lastly, Chapter7 analyses the dependence structure of multivariate extremes. By noticing that extremes tend to concentrate on particular clusters where features tend to be recurrently large simulatenously, we define an optimization problem that identifies the aformentioned subgroups through weighted means of features., Les extrêmes apparaissent dans une grande variété de données. Par exemple,concernant les données hydrologiques, les extrêmes peuvent correspondre à des inondations, des moussons voire des sécheresses. Les données liées à l’activité humaine peuvent également conduire à des situations extrêmes, dans le cas des transactions bancaires, le montant alloué à une vente peut être considérable et dépasser les transactions courantes. Un autre exemple lié à l’activité humaine est la fréquence des mots utilisés : certains mots sont omniprésents alors que d’autres sont très rares. Qu’importe le contexte applicatif, les extrêmes qui sont rares par définition, correspondent à des données particulières. Ces événements sont notamment alarmants au vu de leur potentiel impact désastreux. Cependant, les données extrêmes sont beaucoup moins considérées dans les statistiques modernes ou les pratiques courantes d’apprentissage machine, principalement car elles sont considérablement sous représentées : ces événements se retrouvent noyés - à l’ère du ”big data” - par une vaste majorité de données classiques et non extrêmes. Ainsi, la grande majorité des outils d’apprentissage machine qui se concentrent naturellement sur une distribution dans son ensemble peut être inadaptée sur les queues de distribution où se trouvent les observations extrêmes. Dans cette thèse, les défis liés aux extrêmes sont détaillés et l’accent est mis sur le développement de méthodes dédiées à ces données. La première partie se consacre à l’apprentissage statistique dans les régions extrêmes. Dans le chapitre 4, des garanties non asymptotiques sur l’erreur d’estimation de la mesure angulaire empirique sont étudiées et permettent d’améliorer des méthodes de détection d’anomalies par minimum volume set sur la sphère. En particulier, le problème de la minimisation du risque empirique pour la classification binaire dédiée aux échantillons extrêmes est traitée au chapitre 5. L’analyse non paramétrique et les garanties qui en résultent sont détaillées. L’approche est adaptée pour traiter de nouveaux échantillons se trouvant hors de l’enveloppe convexe formée par les données rencontrées. Cette propriété d’extrapolation est l’élément clé et charnière nous permettant de concevoir de nouvelles représentations conservant un label donné et d’ainsi augmenter la quantité de données. Le chapitre 6 se concentre sur l’apprentissage de cette représentation à queue lourde (pour être précis, à variation régulière) à partir d’une distribution d’entrée. Les illustrations montrent une meilleure classification des extrêmes et conduit à la génération de phrases cohérentes. Enfin, le chapitre 7 propose d’analyser la structure de dépendance des extrêmes multivariés. En constatant que les extrêmes se concentrent au sein de groupes où les variables explicatives ont tendance à prendre –de manière récurrente–de grandes valeurs simultanément ; il en résulte un problème d’optimisation visant à identifier ces sous-groupes grâce à des moyennes pondérées des composantes.