La modélisation tridimensionnelle à partir d'images est un processus souvent sous-contraint et sensible au bruit. L'usage de contraintes géométriques permet de rendre ce processus plus robuste, même à partir de peu d'images, en prenant en compte les connaissances intuitives de l'utilisateur sur les objets présents dans la scène. Nous proposons dans cette thèse différentes approches pour la satisfaction de contraintes sur la scène et les caméras. En particulier, nous introduisons une approche novatrice pour la satisfaction de contraintes de manière exacte. Contrairement à la plupart des approches existantes, chaque méthode proposée est accompagnée d'algorithmes pour gérer des cas dans lesquels l'information fournie par l'utilisateur n'est pas suffisante pour reconstruire un modèle unique. Les méthodes proposées dans cette thèse sont validées par la reconstruction de modèles tridimensionnels à partir de petits ensembles d'images, voire à partir d'une seule image. Les images utilisées proviennent de sources très variées, telles que l'Internet, des cartes postales ou des dessins architecturaux.