Avec le nouveau paradigme d'aménagement forestier, soit l'aménagement écosystémique, la végétation sous couvert revêt une importance grandissante. Le sous-étage forestier joue un rôle prépondérant dans la dynamique forestière en contribuant à la conservation de la diversité biologique, permettant de ce fait le maintien et l'amélioration de la condition, de la productivité et de la résilience des écosystèmes. Suivant ce constat, il devient pertinent de pouvoir évaluer le sous-étage avec précision, mais également de le cartographier. Les outils de télédétection traditionnels, limités à décrire la surface de la canopée forestière, se sont avérés inefficaces pour estimer les paramètres du sous-étage. Le LiDAR, contraction de Light Detection And Ranging, est une technologie récente qui a suscité depuis une vingtaine d'années beaucoup d'intérêt au sein des communautés scientifique et professionnelle. Le LiDAR permet de reconstituer, à l'aide de points XYZ, des structures tridimensionnelles comme les formes du terrain, les peuplements forestiers ainsi que les infrastructures humaines. La capacité du signal laser à pénétrer le couvert forestier suggère également un fort potentiel du LiDAR pour estimer des paramètres propres au sous-étage. Motivé par l'importance grandissante du sous-étage dans la gestion forestière ainsi que la rareté des études portant sur son estimation, l'objectif de cette étude consiste à évaluer le potentiel du LiDAR à retours multiples pour quantifier et caractériser la végétation sous couvert forestier. Plus spécifiquement, les objectifs sont : 1 a) d'estimer la densité d'arbres en sous-étage en appliquant une méthode de détection des maxima locaux à des modèles de hauteur de sous-étage produits à partir de données LiDAR voxélisées, 1 b) d'estimer la densité d'arbres et de gaules en sous-étage en construisant des modèles de régression entre des valeurs estimées des données LiDAR standardisées et non standardisées et la densité observée sur le terrain, et finalement 2) d'estimer la hauteur des arbres et gaules en sous-étage par le biais d'une méthode de détection des inflexions basée sur le décompte des retours LiDAR. Une couverture LiDAR a été acquise dans le sud de la forêt boréale canadienne à l'aide d'un système Optech ALTM3100 enregistrant jusqu'à 4 retours par tir. Dans six placettes carrées (576 m2), chacune divisées en 16 quadras, les gaules ont été dénombrées et leur hauteur moyenne par quadras estimée. Les arbres en sous-étages (opprimés et intermédiaires) ont tous été positionnés et mesurés avec précision. La densité des arbres opprimés et intermédiaires a été estimée par l'extraction de maxima locaux sur des modèles de hauteur de sous-étage (SCHM) et par la construction de modèles de régression à partir de la densité de retours standardisés et non-standardisés. Pour éliminer les retours isolés, le nuage de points LiDAR a préalablement été filtré suivant une approche par voxels. Un R2 de 0,86 et un RMS de 367 arbres par hectare ont été obtenus entre le nombre de maxima locaux extraits et le nombre d'arbres observés en sous-étage. Par ailleurs, pour étudier les arbres sous-couverts, les retours situés à l'intérieur d'un espace 3D défini par les 4 rayons de couronnes mesurées sur le terrain, la position 3D de la base du tronc ainsi que son inclinaison ont été extraits. La hauteur de ces arbres, la hauteur des maxima locaux, la hauteur moyenne des arbres opprimés et intermédiaires par quart de placette et celle des gaules par quadras ont été estimées à l'aide d'une méthode de détection des inflexions issues de la distribution verticale du nombre de retours. Un filtre de dérivée première a été appliqué sur la distribution des retours classifiés en tranche de 1 m de hauteur, puis les inflexions maximales locales ont été extraites. Pour les 285 arbres, la hauteur de l'inflexion a différé de la mesure terrain par au plus 2 m dans 60 % des cas (70 % pour les maxima locaux). Finalement, avec un biais total de 0,35 m, la hauteur moyenne des gaules par quadras a été prédite avec moins de 2 m d'erreur pour 92 % des quadras. Nous concluons que les retours LiDAR contiennent beaucoup d'information sur le sous-étage, et ce, même sous des canopées fermées. L'amélioration des algorithmes et l'utilisation de données auxiliaires portant notamment sur les espèces du couvert, l'âge et l'origine des peuplements pourraient fort probablement mener à des résultats de grande importance dans la caractérisation de la structure et de la composition internes des peuplements, la diversité des habitats et le choix de traitements sylvicoles optimaux.