CMB data analysis is in general performed through two main steps: map-making of the time data streams and power spectrum extraction from the maps. The latter basically consists in the separation between the variance of the CMB and that of the noise in the map. Noise must therefore be deeply understood so that the estimation of CMB variance (the power spectrum) is unbiased. General techniques to make maps from time streams and to extract the power spectrum from them are presented in this article. We will see that exact, maximum likelihood solutions are in general too slow and hard to deal with to be used in modern experiments such as Archeops and should be replaced by approximate, iterative or Monte Carlo approaches that lead to similar precision. To cite this article: J.-Ch. Hamilton, C. R. Physique 4 (2003).

L'analyse de données CMB consiste en général en deux étapes : fabrication de cartes à partir des données temporelles et extraction du spectre de puissance à partir des cartes. La dernière étape consiste essentiellement en une séparation entre les variance du CMB et du bruit sur la carte. Le bruit doit par conséquent être parfaitement compris afin que l'estimation de la variance du CMB (le spectre de puissance) soit non biaisée. Je présente dans cet article des techniques générales pour fabriquer des cartes à partir de données temporelles et en extraire le spectre de puissance. Nous verrons que les méthodes exactes, maximisant la vraisemblance, sont en général trop lentes et difficiles à manipuler pour être utilisables dans les expériences récentes comme Archeops. On doit donc les remplacer par des méthodes approximatives, itératives ou reposant sur des simulations Monte Carlo qui conduisent à une précision comparable. Pour citer cet article : J.-Ch. Hamilton, C. R. Physique 4 (2003).