La recherche d'information dans des masses de données multimédia et l'indexation de ces grandes bases d'images par le contenu sont des problématiques très actuelles. Elles s'inscrivent dans un type de gestion de données qu'on appelle le Digital Asset Management (ou DAM) ; Le DAM fait appel à des techniques de segmentation d'images et de classification de données. Nos principales contributions dans cette thèse peuvent se résumer en trois points :- Analyse des utilisations possibles des différentes méthodes d'extraction des caractéristiques locales en exploitant la technique de VLAD.- Proposition d'une nouvelle méthode d'extraction de l'information relative à la couleur dominante dans une image.- Comparaison des Machine à Supports de Vecteur (SVM - Support Vector Machine) à différents classifieurs pour la proposition de mots clés d'indexation. Ces contributions ont été testées et validées sur des données de synthèse et sur des données réelles. Nos méthodes ont alors été largement utilisées dans le système DAM ePhoto développé par la société EINDEN, qui a financé la thèse CIFRE dans le cadre de laquelle ce travail a été effectué. Les résultats sont encourageants et ouvrent de nouvelles perspectives de recherche. / The search for information in masses of multimedia data and the indexing of these large databases by the content are very current problems. They are part of a type of data management called Digital Asset Management (or DAM) ; The DAM uses image segmentation and data classification techniques.Our main contributions in this thesis can be summarized in three points : - Analysis of the possible uses of different methods of extraction of local characteristics using the VLAD technique.- Proposed a new method for extracting dominant color information in an image.- Comparison of Support Vector Machines (SVM) to different classifiers for the proposed indexing keywords. These contributions have been tested and validated on summary data and on actual data. Our methods were then widely used in the DAM ePhoto system developed by the company EINDEN, which financed the CIFRE thesis in which this work was carried out. The results are encouraging and open new perspectives for research.