Les images de télédétection radar sont caractérisées par un important bruit multi- plicatif, le chatoiement. La polarisation de l'onde est utilisée pour obtenir plus d'infor- mation sur la cible au sol. La décomposition du signal permet de caractériser le type de rétrodiffusion : de volume, de surface ou double bond. L'objectif de ce mémoire est d'illustrer et de mettre en évidence les avantages de la segmentation hiérarchique et du regroupement hiérarchique pour l'analyse d'images polarimétriques radar. Pour la classification H/A/alpha, on doit effectuer préalablement un filtrage pour réduire le bruit dans la classification. Nous proposons d'utiliser la segmentation hiérarchique et le regroupement hiérarchique pour faire un premier regroupement des pixels. Nous mon- trons que les résultats de la classification H/A/alpha et du regroupement de Wishart sont améliorés avec ce prétraitement. Nous utilisons deux images polarimétriques SAR pour notre étude. / Radar remote sensing images are characterized by an important multiplicative noise, the speckle. The polarization of the wave is used to obtain more information about the ground target. The scattering type is obtained from the signal decomposition : volume, surface or double bond. The objective of the thesis is to show and illustrate the advan- tages of the hierarchical segmentation and clustering for the analysis of polarimetric radar images. Filtering is needed to reduce the noise in H/A/alpha classification. We propose to use the hierarchical segmentation and the hierarchical clustering for a first grouping of the pixels. This produces a simple image while preserving the spatial infor- mation. The results of H/A/alpha classification and Wishart clustering are improved with this preprocessing. Two polarimetric images SAR are used for the study.