Les zones côtières, situées à l’interface entre la terre et l’océan, figurent parmi les milieux les plus dynamiques, productifs et vulnérables de la planète. Elles jouent un rôle écologique, économique et social majeur, mais sont soumises à de fortes pressions naturelles et anthropiques, amplifiées par le changement climatique. Dans ce contexte, le suivi de la qualité des eaux côtières est devenu un enjeu scientifique et sociétal important. Parmi les variables clés, la matière particulaire en suspension (SPM) constitue un indicateur essentiel. Sa variabilité spatiale et temporelle dépend à la fois de processus hydrodynamiques naturels et de perturbations d’origine anthropique. Cette thèse vise à améliorer la compréhension de la variabilité de la SPM, et sa quantification, dans les eaux côtières européennes et méditerranéennes, à partir d'images satellitaires. Dans un premier temps, douze algorithmes d’estimation de la SPM ont été comparés à partir de mesures in situ dans les eaux côtières françaises, et d’images du capteur Sentinel-3/OLCI, afin d’identifier les modèles les plus robustes dans des environnements optiquement complexes. Les produits standards de chlorophylle-a (Chla) et de SPM du capteur chinois COCTS ont également été évalués, révélant une bonne qualité pour la Chla, mais des limites importantes pour la SPM. Dans un second temps, un des algorithmes SPM les plus robuste a été appliqué à l’ensemble de l’archive OLCI (2016–2025) à 300 m de résolution, permettant d’établir une climatologie de la SPM à l’échelle européenne, de décomposer les séries temporelles mensuelles pour les analyser, et de caractériser les tendances régionales. Enfin, une approche basée sur de l'apprentissage automatisé a été développée pour classifier la zone d'étude en sédimento-régions, et estimer les contributions relatives des forçages environnementaux (vagues, vent, température, salinité, profondeur de la couche de mélange) à la variabilité de la SPM. Ces travaux mettent en avant des approches intégrées, combinant télédétection, mesures in situ et modélisation, pour un suivi durable et global des écosystèmes marins.