Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance de l'activité humaine. Nous commençons par proposer notre propre définition d'une action : une action est une séquence prédéfinie de gestes simples et concaténés. Ainsi, des actions similaires sont composées par les mêmes gestes simples. Chaque réalisation d'une action (enregistrement) est unique. Le corps humain et ses articulations vont effectuer les mêmes mouvements que celles d'un enregistrement de référence, avec des variations d'amplitude et de dynamique ne devant pas dépasser certaines limites qui conduiraient à un changement complet d'action. Pour effectuer nos expérimentations, nous avons capturé un jeu de données contenant des variations de base, puis fusionné certains enregistrements avec d'autres actions pour former un second jeu induisant plus de confusion au cours de la classification. Ensuite, nous avons capturé trois autres jeux contenant des propriétés intéressantes pour nos expérimentations avec la Fusion Tardive Asynchrone (ou Asynchronous Late Fusion notée ALF). Nous avons surmonté le problème des petits jeux non discriminants pour la reconnaissance d'actions en étendant un ensemble d'enregistrements effectués par différentes personnes et capturés par une caméra RGB-D. Nous avons présenté une nouvelle méthode pour générer des enregistrements synthétiques pouvant être utilisés pour l'apprentissage d'algorithmes de reconnaissance de l'activité humaine. La méthode de simulation a ainsi permis d'améliorer les performances des différents classifieurs. Un aperçu général de la classification des données dans un contexte audiovisuel a conduit à l'idée de l'ALF. En effet, la plupart des approches dans ce domaine classifient les flux audio et vidéo séparément, avec des outils différents. Chaque séquence temporelle est analysée séparément, comme dans l'analyse de flux audiovisuels, où la classification délivre des décisions à des instants différents. Ainsi, pour déduire la décision finale, il est important de fusionner les décisions prises séparément, d'où l'idée de la fusion asynchrone. Donc, nous avons trouvé intéressant d'appliquer l'ALF à des séquences temporelles. Nous avons introduit l'ALF afin d'améliorer la classification temporelle appliquée à des algorithmes de fusion tardive tout en justifiant l'utilisation d'un modèle asynchrone lors de la classification des données temporelles. Ensuite, nous avons présenté l'algorithme de l'ALF et les paramètres utilisés pour l'optimiser. Enfin, après avoir mesuré les performances de classifications avec différents algorithmes et jeux de données, nous avons montré que l'ALF donne de meilleurs résultats qu'une solution synchrone simple. Etant donné qu'il peut être difficile d'identifier les jeux de données compatibles avec l'ALF, nous avons construit des indicateurs permettant d'en extraire des informations statistiques. / In this thesis, we took interest in human action recognition. Thus, it was important to define an action. We proposed our own definition: an action is a predefined sequence of concatenated simple gestures. The same actions are composed of the same simple gestures. Every performance of an action (recording) is unique. Hence, the body and the joints will perform the same movements as the reference recording, with changes of dynamicity of the sequence and amplitude in the DOF. We note that the variations in the amplitude and dynamicity must not exceed certain boundaries in order not to lead to entirely different actions. For our experiments, we captured a dataset composed of actions containing basic variations. We merged some of those recordings with other actions to form a second dataset, consequently inducing more confusion than the previous one during the classification. We also captured three other datasets with properties that are interesting for our experimentations with the ALF (Asynchronous Late Fusion). We overcame the problem of non-discriminatory actions datasets for action recognition by enlarging a set of recordings performed by different persons and captured by an RGB-D camera. We presented a novel method for generating synthetic recordings, for training action recognition algorithms. We analyzed the parameters of the method and identified the most appropriate ones, for the different classifiers. The simulation method improved the performances while classifying different datasets. A general overview of data classification starting from the audio-visual context led to the ALF idea. In fact, most of the approaches in the domain classify sound and video streams separately with different tools. Every temporal sequence from a recording is analyzed distinctly, as in audiovisual stream analysis, where the classification outputs decisions at various time instants. Therefore, to infer the final decision, it is important to fuse the decisions that were taken separately, hence the idea of the asynchronous fusion. As a result, we found it interesting to implement the ALF in temporal sequences. We introduced the ALF model for improving temporal events classification applied on late fusion classification algorithms. We showed the reason behind the use of an asynchronous model when classifying datasets with temporal properties. Then, we introduced the algorithm behind the ALF and the parameters used to tune it. Finally, according to computed performances from different algorithms and datasets, we showed that the ALF improves the results of a simple Synchronous solution in most of the cases. As it can be difficult for the user of the ALF solution to determine which datasets are compatible with the ALF, we built indicators to compare the datasets by extracting statistical information from the recordings. We developed indexes: the ASI and the ASIP, combined into a final index (the ASIv) to provide information concerning the compatibility of the dataset with the ALF. We evaluated the performances of the ALF on the segmentation of action series and compared the results between synchronous and ALF solutions. The method that we proposed increased the performances. We analyzed the human movement and gave a general definition of an action. Later, we improved this definition and proposed a "visual definition" of an action. With the aid of the ALF model, we focus on the parts and joints of an action that are the most discriminant and display them in an image. In the end, we proposed multiple paths as future studies. The most important ones are : - Working on a process to find the ALF's number of parts using the ASIv. - Reducing the complexity by finding the discriminant joints and features thanks to the ALF properties - Studying the MD-DTW features in-depth since the algorithm depends on the choice of the features - Implementing a DNN for comparison purposes - Developing the confidence coefficient.