Nous abordons le suivi d’objets dans des séquences d’images de scènes déformables selon deux axes de recherche. Il s’agit de déterminer les transformations d’un objet, d’une image à l’autre, lorsque celui-ci s’est éventuellement déformé ou déplacé et lorsque le point de vue de la caméra a éventuellement été modifié (déplacement, zoom...). Pour cela, nous nous sommes inspirés de l’algorithme de Jurie et Dhome qui permet de suivre un objet plan indéformable. D’une part, nous en améliorons les performances. D’autre part, nous le généralisons au cas d’objets déformables. Le premier axe de recherche consiste à améliorer les performances de l’algorithme de Jurie et Dhome en termes de précision et robustesse. Le suivi s’appuie sur un ensemble de points d’intérêt, dont dépendent fortement les performances. Ces points d’intérêt sont issus d’une sélection des points obtenus par des détecteurs reconnus, à savoir SIFT, KLT, SUSAN, HARRIS et MORAVEC. Nous avons étudié et mis en oeuvre, sur différentes classes d’images, des heuristiques de sélection fondées sur des approches statistique et algébrique. Nous montrons : – qu’il n’existe pas de détecteur universel, – que l’approche statistique est à privilégier dans tous les cas. Le second axe de recherche est une proposition d’un nouvel algorithme de suivi s’appuyant sur le maillage 2D des images de la séquence. Cet algorithme généralise celui de Jurie et Dhome aux scènes déformables. Il repose sur : – des transformations élémentaires (nodales) du maillage, directes et inverses, que nous avons caractérisées tant d’un point de vue géométrique qu’analytique, – l’utilisation des coordonnées barycentriques généralisées pour approcher la composition de deux transformations d’un maillage. Cet algorithme donne des résultats similaires à celui d’appariement hexagonal de Nakaya et Harashima tout en étant plus rapide. / We deal with object tracking in videos of non-rigid scenes with two main purposes. We aim at determining the transformations of an object, from one frame to the next, when it may be distorted or moved and when the camera focus may change (movement, zoom...). To do this, we were inspired by the Jurie and Dhome algorithm, which enables the tracking of plane rigid objects. On the one hand, we improve its performance. On the other hand, we generalize it to non-rigid objects. The first goal consists in improving the performance of the Jurie and Dhome algorithm, in terms of accuracy and robustness. The tracking is based on a set of interest points, which has a great effect on the algorithm’s performance. These interest points come from a selection among the points extracted with some common detectors: SIFT, KLT, SUSAN, HARRIS, and MORAVEC.With various pictures classes, we have studied and implemented some selection heuristics based on statistical or algebraic approaches. We show that : • there is no universal detector, • the statistical approach is the best in all cases. The second goal is a proposal of a new tracking algorithm based on a 2D mesh of the video frames. This algorithm generalizes the Jurie and Dhome one for non-rigid scenes. It is based on : • elementary (nodal), direct or inverse, mesh transformations that we geometrically and analytically characterize, • generalized barycentric coordinates to approximate the composition of two mesh transformations. This algorithm gives similar results to the hexagonal matching algorithm of Nakaya and Harashima while being faster.