La modélisation automatique de villes à partir d’images satellites est l'un des principaux défis en lien avec la reconstruction urbaine. Son objectif est de représenter des villes en 3D de manière suffisamment compacte et précise. Elle trouve son application dans divers domaines, qui vont de la planification urbaine aux télécommunications, en passant par la gestion des catastrophes. L'imagerie satellite offre plusieurs avantages sur l'imagerie aérienne classique, tels qu'un faible coût d'acquisition, une couverture mondiale et une bonne fréquence de passage au-dessus des sites visités. Elle impose toutefois un certain nombre de contraintes techniques. Les méthodes existantes ne permettent que la synthèse de DSM (Digital Surface Models), dont la précision est parfois inégale. Cette dissertation décrit une méthode entièrement automatique pour la production de modèles 3D compacts, précis et répondant à une sémantique particulière, à partir de deux images satellites en stéréo. Cette méthode repose sur deux grands concepts. D'une part, la description géométrique des objets et leur assimilation à des catégories génériques sont effectuées simultanément, conférant ainsi une certaine robustesse face aux occlusions partielles ainsi qu'à la faible qualité des images. D'autre part, la méthode opère à une échelle géométrique très basse, ce qui permet la préservation de la forme des objets, avec finalement, une plus grande efficacité et un meilleur passage à l'échelle. Pour générer des régions élémentaires, un algorithme de partitionnement de l'image en polygones convexes est présenté. / Automatic city modeling from satellite imagery is one of the biggest challenges in urban reconstruction. The ultimate goal is to produce compact and accurate 3D city models that benefit many application fields such as urban planning, telecommunications and disaster management. Compared with aerial acquisition, satellite imagery provides appealing advantages such as low acquisition cost, worldwide coverage and high collection frequency. However, satellite context also imposes a set of technical constraints as a lower pixel resolution and a wider that challenge 3D city reconstruction. In this PhD thesis, we present a set of methodological tools for generating compact, semantically-aware and geometrically accurate 3D city models from stereo pairs of satellite images. The proposed pipeline relies on two key ingredients. First, geometry and semantics are retrieved simultaneously providing robust handling of occlusion areas and low image quality. Second, it operates at the scale of geometric atomic regions which allows the shape of urban objects to be well preserved, with a gain in scalability and efficiency. Images are first decomposed into convex polygons that capture geometric details via Voronoi diagram. Semantic classes, elevations, and 3D geometric shapes are then retrieved in a joint classification and reconstruction process operating on polygons. Experimental results on various cities around the world show the robustness, scalability and efficiency of the proposed approach.