Dans cette thèse, nous combinons les outils de la théorie des probabilités et de la géométrie stochastique pour proposer de nouvelles solutions au problème de la détection et le suivi d'objets multiples dans des séquences d'images haute résolution. Nous créons un cadre fondé sur des modèles de processus ponctuels marqués spatio-temporels pour détecter et suivre conjointement plusieurs objets dans des séquences d'images. Nous proposons l'utilisation de formes paramétriques simples pour décrire l'apparition de ces objets. Nous construisons de nouveaux modèles fondés sur des énergies dédiées constituées de plusieurs termes qui tiennent compte à la fois l'attache aux données et les contraintes physiques telles que la dynamique de l'objet, la persistance de la trajectoire et de l'exclusion mutuelle. Nous construisons un schéma d'optimisation approprié qui nous permet de trouver des minima locaux de l'énergie hautement non-convexe proposée qui soient proche de l'optimum global. Comme la simulation de ces modèles requiert un coût de calcul élevé, nous portons notre attention sur les dernières mises en oeuvre de techniques de filtrage pour le suivi d'objets multiples, qui sont connues pour être moins coûteuses en calcul. Nous proposons un échantillonneur hybride combinant le filtre de Kalman avec l'échantillonneur MCMC à sauts réversibles. Des techniques de calcul de haute performance sont également utilisées pour augmenter l'efficacité de calcul de notre méthode. Nous fournissons une analyse en profondeur du cadre proposé sur la base de plusieurs métriques classiques de suivi d'objets et de l'efficacité de calcul. / In this thesis, we combine the methods from probability theory and stochastic geometry to put forward new solutions to the multiple object detection and tracking problem in high resolution remotely sensed image sequences. We create a framework based on spatio-temporal marked point process models to jointly detect and track multiple objects in image sequences. We propose the use of simple parametric shapes to describe the appearance of these objects. We build new, dedicated energy based models consisting of several terms that take into account both the image evidence and physical constraints such as object dynamics, track persistence and mutual exclusion. We construct a suitable optimization scheme that allows us to find strong local minima of the proposed highly non-convex energy. As the simulation of such models comes with a high computational cost, we turn our attention to the recent filter implementations for multiple object tracking, which are known to be less computationally expensive. We propose a hybrid sampler by combining the Kalman filter with the standard Reversible Jump MCMC. High performance computing techniques are also used to increase the computational efficiency of our method. We provide an in-depth analysis of the proposed framework based on standard multiple object tracking metrics and computational efficiency.