Dans cette thèse, une approche combinant des données issues de capteurs hétérogènes pour la reconnaissance d'activités des personnes âgées à domicile est proposée. Cette approche consiste à combiner les données fournies par des capteurs vidéo avec des données fournies par des capteurs environnementaux pour suivre l'interaction des personnes avec l'environnement. La première contribution est un nouveau modèle de capteur capable de donner une représentation cohérente et efficace des informations fournies par différents types de capteurs physiques. Ce modèle inclue l'incertitude sur la mesure. La deuxième contribution est une approche, basée sur une fusion multicapteurs, pour la reconnaissance d'activités. Cette approche consiste à détecter la personne, suivre ses mouvements, reconnaître ses postures et ses activités d'intérêt, par une analyse multicapteurs et une reconnaissance d'activités humaines. Pour résoudre le problème de la présence de capteurs hétérogènes, nous avons choisi de réaliser la fusion à haut niveau (niveau événement) des différentes données issues des différents capteurs, en combinant les événements vidéo avec les événements environnementaux. La troisième contribution est l'extension d'un langage de description qui permet aux utilisateurs (ex. le corps médical) de décrire les activités d'intérêt dans des modèles formels. Les résultats de cette approche sont montrés pour la reconnaissance des AVQ pour de vraies personnes agées évoluant dans un appartement expérimental appelé GERHOME équipé de capteurs vidéo et de capteurs environnementaux. Les résultats obtenus de la reconnaissance des différentes AVQ sont encourageants.