De nos jours, avec le développement des nouvelles technologies multimédia, la recherche d’images basée sur le contenu visuel est un sujet de recherche en plein essor avec de nombreux domaines d'application: indexation et recherche d’images, la graphologie, la détection et le suivi d’objets... Un des modèles les plus utilisés dans ce domaine est le sac de mots visuels qui tire son inspiration de la recherche d’information dans des documents textuels. Dans ce modèle, les images sont représentées par des histogrammes de mots visuels à partir d'un dictionnaire visuel de référence. La signature d’une image joue un rôle important car elle détermine la précision des résultats retournés par le système de recherche.Dans cette thèse, nous étudions les différentes approches concernant la représentation des images. Notre première contribution est de proposer une nouvelle méthodologie pour la construction du vocabulaire visuel en utilisant le gain d'information extrait des mots visuels. Ce gain d’information est la combinaison d’un modèle de recherche d’information avec un modèle d'attention visuelle.Ensuite, nous utilisons un modèle d'attention visuelle pour améliorer la performance de notre modèle de sacs de mots visuels. Cette étude de la saillance des descripteurs locaux souligne l’importance d’utiliser un modèle d’attention visuelle pour la description d’une image.La dernière contribution de cette thèse au domaine de la recherche d’information multimédia démontre comment notre méthodologie améliore le modèle des sacs de phrases visuelles. Finalement, une technique d’expansion de requêtes est utilisée pour augmenter la performance de la recherche par les deux modèles étudiés. / Nowadays, along with the development of multimedia technology, content based image retrieval (CBIR) has become an interesting and active research topic with an increasing number of application domains: image indexing and retrieval, face recognition, event detection, hand writing scanning, objects detection and tracking, image classification, landmark detection... One of the most popular models in CBIR is Bag of Visual Words (BoVW) which is inspired by Bag of Words model from Information Retrieval field. In BoVW model, images are represented by histograms of visual words from a visual vocabulary. By comparing the images signatures, we can tell the difference between images. Image representation plays an important role in a CBIR system as it determines the precision of the retrieval results.In this thesis, image representation problem is addressed. Our first contribution is to propose a new framework for visual vocabulary construction using information gain (IG) values. The IG values are computed by a weighting scheme combined with a visual attention model. Secondly, we propose to use visual attention model to improve the performance of the proposed BoVW model. This contribution addresses the importance of saliency key-points in the images by a study on the saliency of local feature detectors. Inspired from the results from this study, we use saliency as a weighting or an additional histogram for image representation.The last contribution of this thesis to CBIR shows how our framework enhances the BoVP model. Finally, a query expansion technique is employed to increase the retrieval scores on both BoVW and BoVP models.