Dans le cadre du codage par transform\'ee, nous comparons en terme de gain de codage deux approches : l'approche causale optimale (factorisation LDU, Lower-Diagonal-Upper) et l'approche unitaire optimale (Karhunen-Loeve Transform, KLT). Les deux transformations produisent le m\^eme gain quand elles sont bas\'ees sur le signal original. Le but de ce travail est de comparer les comportements de ces transformations quand elles sont perturb\'ees. Cette comparaison est men\'ee pour deux cas courants de perturbation. Le premier cas est celui du bruit de quantification li\'e \`a l'adaptation en boucle ferm\'ee des transformations. Nous montrons que dans le cas causal, un retour de bruit d\'egrade le gain de codage. Le deuxi\`eme cas de perturbation est le bruit d'estimation li\'e au nombre limit\'e de donn\'ees disponibles. Ce cas est trait\'e sous l'hypoth\`ese de vecteurs ind\'ependants identiquement distribu\'es. L'esp\'erance du gain de codage dans le cas causal appara\^{\i}t comme ind\'ependante de la matrice de covariance $R$, alors que dans le cas unitaire cette esp\'erance d\'epend fortement de la distribution des valeurs propres de $R$.