Nous abordons dans ce mémoire le problème délicat de l'indexation de plans vidéo et en particulier l'indexation automatique par le contenu sémantique. L'indexation est l'opération qui consiste à extraire une signature numérique ou textuelle qui décrit le contenu de manière précise et concise afin de permettre une recherche efficace dans une base de données. L'aspect automatique de l'indexation est important puisque nous imaginons bien la difficulté d'établir les signatures manuellement sur de grandes quantités de données. Jusqu'à présent les systèmes automatiques d'indexation et de recherche d'images ou de vidéos se sont concentrés sur la description et l'indexation du contenu purement visuel. Les signatures permettaient d'effectuer une recherche principalement sur les couleurs et les textures des images. A présent, le nouveau défi est d'ajouter à ces signatures une description sémantique du contenu de manière automatique. Un éventail des techniques utilisées pour l'indexation du contenu visuel est tout d'abord présenté. Ensuite nous introduisons une méthode pour calculer une signature précise et compacte à partir des régions des images clefs des plans. Il s'agit d'une adaptation de l'analyse de la sémantique latente qui fut initialement introduite pour indexer le texte. La tâche délicate de la recherche par le contenu sémantique est ensuite abordée. Les expériences sont conduites dans le cadre de l'évaluation TRECVID qui nous permet d'obtenir une grande quantité de vidéo avec leurs annotations. Nous poursuivons la classification sémantique en étudiant la fusion de systèmes de classification. Finalement nous introduisons une nouvelle méthode d'apprentissage actif.