Pour comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que l'ostéoporose, qui est un problème majeur de santé publique et, est un facteur de risque important de fractures notamment la Fracture de l'Extrémité Supérieure du Fémur (FESF), il est essentiel d’aborder ces problématiques en trois dimensions (3D) pour fournir au praticien un outil de diagnostic et de dépistage du risque fracturaire. De plus, la visualisation en 3D de l'anatomie joue un rôle important dans le domaine de la chirurgie orthopédique guidée (assistée par ordinateur). En préopératoire, pour la planification chirurgicale ou la conception de prothèses sur mesure, en per opératoire, pour assister le chirurgien durant l'acte chirurgical et enfin en postopératoire pour le suivi. La reconstruction de modèles anatomiques en 3D peut être réalisée par l'utilisation de techniques d'imagerie 3D directes telles que la tomodensitométrie. Cependant, l'utilisation d'une telle imagerie est limitée à des procédures complexes en raison des contraintes imposées par le coût, la disponibilité et les risques de radiation pour le patient. Ainsi, l'alternative à ce type d'imagerie 3D est de développer des méthodes de reconstruction 3D qui s'appuient uniquement sur quelques radiographies 2D. L'objectif principal de cette thèse est de proposer une technique permettant de reconstruire de façon automatique une surface 3D du fémur proximal à partir d'un nombre restreint de radiographies. Les études précédentes sur la reconstruction de surface ont généralement besoin de connaissances supplémentaires comme l'utilisation d'un modèle générique ou statistique 3D de la forme à reconstruire. La méthode décrite dans cette thèse nécessite seulement les coordonnées 3D de points calculées à partir de quelques paires de clichés radiographiques. Deux approches sont proposées. La première méthode repose sur la mise en correspondance de contours extraits de paires de radiographies et sur un modèle mathématique basé sur le principe de la stéréovision pour le calcul d'un nuage de points 3D. La deuxième technique utilise les résultats de l’approche précédente ainsi que des points extraits d’un autre fémur pour améliorer la précision au niveau de certaines régions sensibles choisies par l’opérateur. La reconstruction du modèle surfacique à partir des nuages de points obtenus par les deux techniques est obtenue par un maillage basé sur l'équation de Poisson. Un recalage 3D/3D est effectué entre le nuage de points calculé et le nuage de points extrait du modèle générique connu ("Gold Standard" obtenu avec des coupes CT-Scan) du même fémur proximal afin de pouvoir comparer la surface reconstruite à un modèle "vérité terrain" et ainsi estimer la précision de la méthode. / To understand and diagnose pathologies such as osteoporosis, which is considered as a major public health issue and, an important risk factor of fractures in particular the proximal femur fracture. The classical tools of diagnosis are mainly based on the analysis of X-rays photographs. These techniques have shown many limitations to carry out the key information for the physician. Through the last decade the 3D visualization of anatomy demonstrated the effectiveness for analysis and diagnosis, particularly for the guided orthopedic surgery (computer aided). In preoperative, for the surgical planning or the design of prostheses, in per operative, to assist the surgeon during the surgical act and finally in postoperative for the monitoring. It is also essential to provide the practitioner with a 3D tool for the diagnosis and analysis of the osteoporosis and the fracture risk. Reconstruction of 3D anatomical models can be achieved by the use of direct 3D imaging modalities such as Computed Tomography. However, such technique is limited to complex procedures because of the constraints imposed by cost, availability and risk of radiation to the patient. Thus, the alternative to this kind of 3D imaging is to develop methods for 3D reconstruction which are based only on few 2D radiographs. The main objective of this work is to propose a tool able to reconstruct automatically a 3D surface of the proximal femur from a limited number of X-ray images. Previous studies on the reconstruction of surfaces usually need additional knowledge such as the use of a 3D generic or statistical model of the shape to be reconstructed. The method described in this thesis requires only the 3D coordinates of points calculated from a few pairs of radiographs. Two approaches are proposed. The first method is based on the matching of extracted contours from pairs of radiographs and on a mathematical model based on the principle of the stereovision for the calculation of a 3D point cloud. The second technique uses the results of the previous method as well as new points, chosen by an operator from another proximal femur to improve accuracy at sensitive areas. The reconstruction of the surface model from this cloud of points is obtained by a meshing based on the Poisson's equation. A 3D/3D registration is made between the cloud of the calculated points and the cloud of the extracted points from the generic model ("Gold Standard" obtained with CT-Scan) of the same proximal femur in order to compare the reconstructed surface with a model "ground truth" and thus estimate the accuracy of the method.