L'utilisation croissante des drones et leur intégration dans le trafic aérien nécessite de fournir un certain nombre de garanties de sûreté et de preuves de fonctionnement. La sécurité du vol est directement tributaire de la précision et de la fiabilité de la localisation qui est généralement obtenue par une fusion multi-capteurs, réalisée à l'aide d'un filtre estimateur. Ce travail de thèse s'intéresse au problème de la navigation tolérante aux défauts et aux pannes capteurs dans le cas de capteurs non redondés. L'objectif principal est de proposer des méthodes et des architectures d'estimations de l'attitude et de la position qui permettent de préserver la justesse de l'estimation, mais aussi d'améliorer sa consistance et son intégrité, même en cas de perturbations prolongées des capteurs. Un premier axe de travail concerne l'estimation et le rejet de biais multiples et fréquents sur un capteur de position, comme peut y être soumis un récepteur GNSS (multi-trajets), ou un capteur visuel (erreur de poursuite). Une architecture de détection et de correction de l'estimation de position a été développée pour cela et vient compléter les méthodes existantes basées sur le GLR. Un second axe de travail a été de proposer une architecture d'estimation de l'attitude qui soit robuste aux perturbations magnétiques et aux accélérations spécifiques. Elle comporte principalement trois briques: (1) Des modèles de performance permettent d'estimer les sorties capteurs nettoyées au mieux des perturbations; (2) Une étape de consolidation de mesures utilise des tests statistiques pour sélectionner les signaux à fusionner entre les mesures brutes ou nettoyées, ou simplement rejeter les signaux dans les cas où la consolidation échoue; (3) Un estimateur d'attitude basé sur un filtre de Kalman fusionne les mesures consolidées, avec des propriétés de découplage vis-à-vis des perturbations résiduelles, ainsi qu'un modèle de biais saturé. Les algorithmes d'estimation de position et attitude ont été validés en simulation et séparément lors de diverses campagnes d'essais expérimentales.