Cette thèse a pour sujet l'annotation automatique d'images. Pour plus de souplesse, nous utilisons un vocabulaire structuré, permettant de construire des annotations multifacettes et à différents niveaux d'interprétation. Une annotation prend alors la forme d'un ensemble de multilabels associés à des indices de confiance et permet d'exprimer un compromis fiabilité/précision sémantique. Le traitement proposé se déroule en deux phases : extraction de caractéristiques informatives et calcul de probabilités normalisées sur un espace de multilabels. Chacune exploite des mécanismes d'apprentissage. La démarche est évaluée sur deux jeux de données : un ensemble d'images de voitures et la base d'objets génériques Caltech-101. Les résultats suggèrent d'utiliser le vocabulaire structuré à différentes étapes selon la nature des données.