La traduction des langues est devenue un besoin essentiel pour la communication entre humains dans un monde où les possibilités de communication s'élargissent. La traduction automatique est une réponse à l'évolution de ce besoin.Plus récemment, la traduction automatique neuronale s'est imposée avec les grandes performances des systèmes neuronaux qui ouvrent une nouvelle aire de l'apprentissage automatique. Les systèmes neuronaux exploitent de grandes quantités de données pour apprendre à réaliser une tâche automatiquement. Dans le cadre de la traduction automatique, les quantités de données parfois importantes et nécessaires pour apprendre des systèmes performants ne sont pas toujours disponibles pour toutes les langues. L'utilisation de systèmes multilingues est une solution pour répondre à ce problème. Les systèmes de traduction automatique multilingues permettent de traduire plusieurs langues au sein d'un même système. Ils permettent aux langues disposant de peu de données d'être apprises aux côtés de langues disposant de plus de données, améliorant ainsi les performances du système de traduction. Cette thèse se concentre sur des approches de traduction automatique multilingues en vue d'améliorer les performances pour les langues disposant de peu de données. J'ai travaillé sur plusieurs approches de traduction multilingues reposant sur différentes techniques de transfert entre les langues. Les différentes approches proposées ainsi que des analyses complémentaires ont révélé l'impact des critères pertinents pour le transfert. Elles montrent aussi l'importance, parfois négligée, de l'équilibre des langues au sein d'approches multilingues.