Le développement de l'image numérique et des outils associés ces dernières années a entraîné une évolution dans les attentes des utilisateurs et des changements dans leurs habitudes de travail. Cette évolution apporte de nouvelles possibilités d'utilisation ouvrant l'usage à un public très large, allant des interactions gestuelles aux jeux vidéo, en passant par le suivi d'activités à domicile, la surveillance, ... Pour qu'elles puissent être performantes et attractives, ces nouvelles technologies nécessitent la mise en œuvre d'outils de reconnaissance et d'interprétation des gestes humains, par des méthodes efficaces, rapides et ouvertes. Actuellement, les méthodes proposées en reconnaissance d'actions peuvent être regroupées en trois catégories principales : les approches de type apprentissage automatique (Machine Learning), les modélisations stochastique ou encore les méthodes utilisant le paradigme des examplars. Les travaux développés dans cette thèse se rattachent à cette dernière catégorie : " méthodes à base d'exemples " (examplar-based) où l'apprentissage peut être fait à partir de quelques instances représentatives. Nous avons fait le choix d'une démarche qui limite le recours à des grandes bases de données, et qui permet la reconnaissance d'action de façon anticipée, c'est-à-dire avant que cette dernière ne soit finie. Pour ce faire, nos travaux ont été menés selon deux visions complémentaires, avec le soucis constant d'aboutir à des traitements qui soient temps réel, précis et ouverts à la reconnaissance de nouvelles actions