Nous introduisons un algorithme de décomposition intrinsèque multi-vue qui permet de ré-éclairer une scène extérieure en utilisant quelques images en entrée. Plusieurs applications comme l’architecture, jeux et films exigent de manipuler un modèle 3D d’une scène. Cependant, la modification de telles scènes est limitée par les conditions d’éclairage de capture. Notre méthode estime les images intrinsèques prises dans des conditions d’éclairage identiques avec des ombres. Nous utilisons conjointement une reconstruction 3D automatique et la direction du soleil pour obtenir la décomposition de chaque image en calques de réflectance et d’éclairage malgré l’inexactitude des données du modèle 3D. Notre approche est basée sur deux idées principales. Tout d’abord, nous raffinons l’estimation des paramètres de notre modèle de formation d’image en combinant la simulation d’éclairage 3D avec des méthodes d’optimisation basée image. Deuxièmement, nous utilisons ce modèle pour exprimer la réflectance en fonction de valeur de visibilité discrète pour l’ombre et la lumière, ce qui nous permet d’introduire un classificateur d’ombre robuste pour des paires de points dans une scène. Nos calques intrinsèques sont de qualité suffisante pour manipuler les images d’entrée. Nous déplaçons les ombres portées en créant une géométrie qui préserve les silhouettes d’ombre. Notre méthode est compatible avec les approches de rendu basé image et réduit les coûts de création de contenu 3D. Enfin, nous présentons une étude sur les limites du modèle de réflectance diffus et la difficulté d’appliquer les approches existantes dans le cadre de reconstruction 3D multi vue où les données sont imprécises. / We present a multi-view intrinsic decomposition algorithm that allows relighting of an outdoor scene using just a few photographs as input. Several applications such as architecture, games and movies require a 3D model of a scene. However, editing such scenes is limited by the lighting condition at the time of capture. Our method computes intrinsic images photos taken under the same lighting condition with existing cast shadows by the sun. We use an automatic 3D reconstruction from these photos and the sun direction as input and decompose each image into reflectance and shading layers, despite the inaccuracies and missing data of the 3D model. Our approach is based on two key ideas. First, we progressively improve the accuracy of the parameters of our image formation model by performing iterative estimation and combining 3D lighting simulation with 2D image optimization methods. Second we use the image formation model to express reflectance as a function of discrete visibility values for shadow and light, which allows us to introduce a robust shadow classifier for pairs of points in a scene. Our multi-view intrinsic decomposition is of sufficient quality for relighting of the input images. We create shadow-caster geometry which preserves shadow silhouettes and using the intrinsic layers, we can perform multi-view relighting with moving cast shadows. Our method allows image-based rendering with changing illumination conditions and reduces the cost of creating 3D content for applications. Finally, we present an initial study on the limitation of diffuse reflectance models for these computations.