L'analyse multifractale fournit des outils pour mesurer les fluctuations de régularité des fonctions en mesurant leur ``spectre multifractal'' (dimensions fractionnaires des ensembles de points ayant un exposant de régularité donné). Les méthodes d'ondelettes fournissent des outils robustes pour effectuer cette estimation et elles sont devenues un outils classique de classification et de sélection de modèles en traitement du signal. Un nouveau champ d'application s'est ouvert avec des récents besoins d'analyse de collections de signaux captés simultanément (analyse multivariée). Le but de l'exposé est de décrire les fondations mathématiques d'une analyse multifractale multivariée, permettant d'estimer la façon dont les ensembles de singularités de plusieurs fonctions sont corrélés. Nous montrerons les nouveaux problèmes d'analyse fonctionnelle que ces méthodes posent, et nous illustrerons ces résultats sur des exemples issus de modèles mathématiques employés en traitement du signal ainsi que sur des applications à des données physiologiques captées lors de marathons.