L'Endomicrocopie Confocale par Minisondes (ECM) permet l'observation dynamique des tissus au niveau cellulaire, in vivo et in situ, pendant une endoscopie. Grâce à ce nouveau système d'imagerie, les médecins endoscopistes ont la possibilité de réaliser des "biopsies optiques" non invasives. Les biopsies traditionnelles impliquent le diagnostic ex vivo d'images histologiques par des médecins pathologistes. Le diagnostic in vivo d'images ECM est donc un véritable challenge pour les endoscopistes, qui ont en général seulement un peu d'expertise en anatomopathologie. Les images ECM sont néanmoins de nouvelles images, qui ressemblent visuellement aux images histologiques. Cette thèse a pour but principal d'assister les endoscopistes dans l'interprétation in vivo des séquences d'images ECM. Lors de l'établissement d'un diagnostic, les médecins s'appuient sur un raisonnement par cas. Afin de mimer ce processus, nous explorons les méthodes de Reconnaissance d'Images par le Contenu (CBIR) pour l'aide au diagnostique. Notre premier objectif est le développement d'un système capable d'extraire de manière automatique un certain nombre de vidéos ECM qui sont visuellement similaires à la vidéo requête, mais qui ont en plus été annotées avec des métadonnées comme par exemple un diagnostic textuel. Un tel système de reconnaissance devrait aider les endoscopistes à prendre une décision éclairée, et par là-même, à établir un diagnostic ECM plus précis. Pour atteindre notre but, nous étudions la méthode des Sacs de Mots Visuels, utilisée en vision par ordinateur. L'analyse des propriétés des données ECM nous conduit à ajuster la méthode standard. Nous mettons en œuvre la reconnaissance de vidéos ECM complètes, et pas seulement d'images ECM isolées, en représentant les vidéos par des ensembles de mosaïques. Afin d'évaluer les méthodes proposées dans cette thèse, deux bases de données ECM ont été construites, l'une sur les polypes du colon, et l'autre sur l'œsophage de Barrett. En raison de l'absence initiale d'une vérité terrain sur le CBIR appliquée à l'ECM, nous avons d'abord réalisé des évaluations indirectes des méthodes de reconnaissance, au moyen d'une classification par plus proches voisins. La génération d'une vérité terrain éparse, contenant les similarités perçues entre des vidéos par des experts en ECM, nous a ensuite permis d'évaluer directement les méthodes de reconnaissance, en mesurant la corrélation entre la distance induite par la reconnaissance et la similarité perçue. Les deux évaluations, indirecte et directe, démontrent que, sur les deux bases de données ECM, notre méthode de reconnaissance surpasse plusieurs méthodes de l'état de l'art en CBIR. En termes de classification binaire, notre méthode de reconnaissance est comparable au diagnostic établi offline par des endoscopistes experts sur la base des Polypes du Colon. Parce que diagnostiquer des données ECM est une pratique de tous les jours, notre objectif n'est pas seulement d'apporter un support pour un diagnostique ponctuel, mais aussi d'accompagner les endoscopistes sans leurs progrès. A partir des résultats de la reconnaissance, nous estimons la difficulté d'interprétation des vidéos ECM. Nous montrons l'existence d'une corrélation entre la difficulté estimée et la difficulté de diagnostic éprouvée par plusieurs endoscopistes. Cet estimateur pourrait ainsi être utilisé dans un simulateur d'entraînement, avec différents niveaux de difficulté, qui devrait aider les endoscopistes à réduire leur courbe d'apprentissage. La distance standard basée sur les mots visuels donne des résultats adéquats pour la reconnaissance de données ECM. Cependant, peu de connaissance clinique est intégrée dans cette distance. En incorporant l'information a priori sur les similarités perçues par les experts en ECM, nous pouvons apprendre une distance de similarité qui s'avère être plus juste que la distance standard. Dans le but d'apprendre la sémantique des données ECM, nous tirons également profit de plusieurs concepts sémantiques utilisés par les endoscopistes pour décrire les vidéos ECM. Des signatures sémantiques basées mots visuels sont alors construites, capables d'extraire, à partir de caractéristiques visuelles de bas niveau, des connaissances cliniques de haut niveau qui sont exprimées dans le propre langage de l'endoscopiste.