En France, les feuillus constituent la part majoritaire du parc forestier, dont, notamment, le chêne de qualité secondaire. Ce dernier pourrait devenir une alternative à d'autres matériaux de construction. Cependant, en fonction des singularités relatives à chaque sciage, les performances mécaniques peuvent varier considérablement. Il est donc nécessaire de trier les sciages adaptés pour une application en structure. L'efficience des méthodes de classement du chêne apparaît comme une des problématiques majeures. Ce projet de recherche a pour but de développer des méthodes et moyens de mesure capables de classer convenablement le chêne de qualité secondaire et palier au classement visuel par un opérateur. Ce dernier sous-estime fortement les qualités du chêne mais reste fréquemment employé par les industriels faute d'alternative. Au cours de cette thèse, deux modèles de prédiction des propriétés mécaniques ont été développés pour classer par machine le chêne de qualité secondaire. Ces modèles se basent sur une large campagne expérimentale de contrôle non destructif, avec validation par essais destructifs. Le premier modèle est statistique, basé sur l'analyse des signaux vibratoires sous sollicitation longitudinale ou transversale. Le second modèle est analytique, exploitant les cartographies d'orientation des fibres des sciages pour déterminer localement les résistances et modules élastiques, et en déduire les propriétés globales. Les résultats obtenus montrent que la méthode vibratoire longitudinale, employée couramment en industrie dans le cas des résineux, n'est pas adaptée pour classer convenablement le chêne de qualité secondaire. A l'inverse, la méthode vibratoire transversale sur chant permet d'obtenir des rendements de classement pertinents mais nécessite des efforts de développement pour être industrialisée. Le modèle basé sur la mesure de l'orientation des fibres offre les meilleurs rendements et des résultats stables sur l'ensemble des classes étudiées.