Les travaux de cette thèse portent sur la reconnaissance des indices textuels dans les images et les vidéos. Dans ce cadre, nous avons conçu des prototypes d'OCR (optical character recognition) capables de reconnaître tant des textes incrustés que des textes de scène acquis n'importe où au sein d'images ou de vidéos. Nous nous sommes intéressée à la définition d'approches robustes à la variabilité des textes et aux conditions d'acquisition. Plus précisément, nous avons proposé deux types de méthodes dédiées à la reconnaissance de texte : - une approche fondée sur une segmentation en caractères qui recherche des séparations non linéaires entre les caractères adaptées à la morphologie de ces derniers ; - deux approches se passant de la segmentation en intégrant un processus de scanning multi-échelles ; la première utilise un modèle de graphe pour reconnaître les textes tandis que la seconde intègre un modèle connexionniste récurrent spécifiquement développé pour gérer les contraintes spatiales entre les caractères.Outre les originalités de chacune des approches, deux contributions supplémentaires de ce travail résident dans la définition d'une reconnaissance de caractères fondée sur un modèle de classification neuronale et l'intégration de certaines connaissances linguistiques permettant de tirer profit du contexte lexical. Les différentes méthodes conçues ont été évaluées sur deux bases de documents : une base de textes incrustés dans des vidéos et une base publique de textes de scène. Les expérimentations ont permis de montrer la robustesse des approches et de comparer leurs performances à celles de l'état de l'art, mettant en évidence leurs avantages et leurs limites. / This thesis focuses on the recognition of textual clues in images and videos. In this context, OCR (optical character recognition) systems, able to recognize caption texts as well as natural scene texts captured anywhere in the environment have been designed. Novel approaches, robust to text variability (differentfonts, colors, sizes, etc.) and acquisition conditions (complex background, non uniform lighting, low resolution, etc.) have been proposed. In particular, two kinds of methods dedicated to text recognition are provided:- A segmentation-based approach that computes nonlinear separations between characters well adapted to the localmorphology of images;- Two segmentation-free approaches that integrate a multi-scale scanning scheme. The first one relies on a graph model, while the second one uses a particular connectionist recurrent model able to handle spatial constraints between characters.In addition to the originalities of each approach, two extra contributions of this work lie in the design of a character recognition method based on a neural classification model and the incorporation of some linguistic knowledge that enables to take into account the lexical context.The proposed OCR systems were tested and evaluated on two datasets: a caption texts video dataset and a natural scene texts dataset (namely the public database ICDAR 2003). Experiments have demonstrated the efficiency of our approaches and have permitted to compare their performances to those of state-of-the-art methods, highlighting their advantages and limits.