La disponibilité d'images satellites à très haute résolution spatiale au dessus de zones urbaines est récente. Elle constitue potentiellement un très grand apport pour la cartographie des villes à des échelles de l'ordre du 1:10 000. La très haute résolution spatiale permet une représentation réelle des rues sue une carte, mais engendre une augmentation significative du bruit. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'extraction des réseaux de rues en milieu urbain à partir des images à très haute résolution spatiale. Son objectif est de répondre à une forte demande dans la création automatisée de cartes. La méthode proposée n'utilise que l'image numérique comme source d'information. Elle est semi-automatique au niveau de la détection et exploite la coopération entre la représentation linéique de la rue et sa représentation surfacique. Le graphe topologique du réseau est d'abord extrait et est utilisé pour initialiser l'étape de reconstruction surfacique. Le résultat d'extraction peut alors servir à recaler le graphe précisément sur l'axe des rues. La méthode utilise des contraintes géométriques fortes afin de ne pas dépendre d'un modèle de profil radiométrique de la rue, trop variable en milieu urbain. Dans cette optique, un modèle de contours actif associé à la transformée en ondelettes, le DoubleSnake, a été développé. Son évolution dans un cadre multi-échelle permet d'extraire les sections de rues à bords parallèles dans un environnement bruité. Les positions finales des DoubleSnakes permettent ensuite l'extraction des intersections. La méthode a été appliquée à des images de différents capteurs et avec différents types d'urbanisation. Un protocole innovant d'évaluation quantitative des résultats par comparaison à l'interprétation humaine a permis de montrer le caractère générique de la méthode, ainsi que sa bonne robustesse vis-à-vis du bruit. Cette méthode constitue un pas vers une cartographie automatisée du réseau de rues urbain.