This paper reviews the representation of binary linear block codes by multi-indeterminate “descriptive polynomials” and extends it to versions permuted with respect to the usual systematic form. The main decoding rules (word-by-word and symbol-by-symbol) can then be expressed in terms of descriptive polynomials, the computation of which is easily implemented using trellises. Particular emphasis is given to the symbol-by-symbol decoding rule where the decoder input and output are both real numbers, assuming a logarithmic measure of the likelihood ratio is employed. The same form of input and output enables successive soft decodings of concatenated codes and iterated decoding. Keeping only the largest monomial of descriptive polynomials widely simplifies decoding and, moreover, results in the same decoded word as the word-by-word decoding rule although the decisions on the symbols are still expressed as real numbers. These tools are applied to convolutional codes (for a finite message length). Decoding a non-recursive non-systematic code by means of the trellis as defined here is shown to be of same complexity as using the trellis conventionally associated with the Viterbi algorithm. On the contrary, decoding a recursive systematic code, of better potential performance, is of greater and prohibitive complexity. Keeping reasonable complexity in this case can however use iteration. Two distinct reasons for iteration of decoding are identified, which both apply to turbo coding. Cet article reprend la rep'esentation de codes en blocs lineaires par des « polynomes descripteurs » a plusieurs indeterminees et la generalise a des versions permutees par rapport a la forme systematique usuelle. Les principales regies de decodage (par mot et par symbole) peuvent etre exprimees en fonction de polynomes descripteurs que l’on peut aisement calculer au moyen de treillis. On insiste surtout sur la regie de decodage symbole par symbole, ou l’entree comme la sortie du decodeur sont des nombres reels, en supposant qu’une mesure logarithmique des rapports de vraisemblance est employee. La meme forme a l’entree et a la sortie permet des decodages ponderes successifs et le decodage itere. On simplifie largement le decodage en ne conservant que le plus grand monome des polynomes descripteurs et, de plus, le resultat obtenu est le meme que celui de la regie de decodage mot par mot bien que les decisions sur les symboles soient toujours exprimees par des nombres reels. Ces outils sont appliques aux codes convolutifs (pour un message de longueur finie). On montre que la complexite du decodage d’un code non recursif et non systematique a l’aide du treillis dejini ici est la meme qu’en employant le treillis habituellement associe a l’algorithme de Viterbi. Au contraire, le decodage d’un code recursif systematique, de meilleures performances potentielles, est d’une complexite plus grande et prohibitive. On peut cependant conserver une complexite raisonnable, dans ce cas, en faisant usage de l’iteration. Deux raisons distinctes de l’iteration du decodage sont identifiees, qui toutes deux s’appliquent aux turbo codes.