L'essor du multimédia et des supports numériques, qui permettent l'obtention d'une copie parfaite, conduise de plus en plus les fournisseurs de contenus à se poser le problème du piratage des données. La protection et le tatouage des media numériques sont rapidement devenus un axe majeur de recherche dans le domaine du traitement d'images. La problématique que nous posons dans cette thèse est de proposer une solution globale de protection des contenus vidéo. Pour ce faire, nous proposons deux approches fondées sur une perturbation des vecteurs de mouvement. La première consiste à se servir des vecteurs de mouvement pour embrouiller une séquence. La seconde, quant à elle, utilise aussi les vecteurs de mouvement afin d'insérer une marque invisible et robuste. Ces deux solutions peuvent être ainsi combinée afin de former un système de protection globale d'une vidéo. Nous proposons dans le chapitre 1, un état de l'art sur les techniques d'embrouillage et les motivations amenant à développer de tels systèmes. Dans le chapitre 2, nous présentons les principes généraux du tatouage ainsi qu'un aperçu des principales techniques utilisées en tatouage vidéo. Ensuite, nous poursuivons au chapitre 3 sur la présentation d'une solution d'embrouillage, basée sur la perturbation des vecteurs de mouvement d'un flux vidéo compressé suivant la norme MPEG4. Nous poursuivons ensuite sur l'élaboration d'un algorithme de tatouage dans le domaine non compressé, basé sur la perturbation locale des vecteurs de mouvement, au sein de la vidéo. Dans le chapitre 4, nous examinons la problématique de l'invisibilité de notre approche, en relation avec les problèmes soulevés au chapitre précédent. Dans cette optique, nous présentons un état de l'art sur les caractéristiques du système visuel humain, pour poursuivre sur un exposé des principales métriques utilisées en vidéo. Nous proposons en fin de chapitre les algorithmes que nous avons mis en place, permettant de minimiser l'impact visuel de notre système de tatouage. Enfin, dans le chapitre 5 nous concluons sur notre approche, et présentons les différentes perspectives d'évolution de notre algorithme.