Cette thèse a été réalisée dans le secteur de l'industrie automobile, en collaboration avec le Groupe Renault et concerne en particulier le développement de systèmes d'aide à la conduite avancés et de véhicules autonomes. Les progrès réalisés par la communauté scientifique durant les dernières décennies, dans les domaines de l'informatique et de la robotique notamment, ont été si importants qu'ils permettent aujourd'hui la mise en application de systèmes complexes au sein des véhicules. Ces systèmes visent dans un premier temps à réduire les risques inhérents à la conduite en assistant les conducteurs, puis dans un second temps à offrir des moyens de transport entièrement autonomes. Les méthodes de SLAM multi-objets actuellement intégrées au sein de ces véhicules reposent pour majeure partie sur l'utilisation de capteurs embarqués très performants tels que des télémètres laser, au coût relativement élevé. Les caméras numériques en revanche, de par leur coût largement inférieur, commencent à se démocratiser sur certains véhicules de grande série et assurent généralement des fonctions d'assistance à la conduite, pour l'aide au parking ou le freinage d'urgence, par exemple. En outre, cette implantation plus courante permet également d'envisager leur utilisation afin de reconstruire l'environnement dynamique proche des véhicules en trois dimensions. D'un point de vue scientifique, les techniques de SLAM visuel multi-objets existantes peuvent être regroupées en deux catégories de méthodes. La première catégorie et plus ancienne historiquement concerne les méthodes stéréo, faisant usage de plusieurs caméras à champs recouvrants afin de reconstruire la scène dynamique observée. La plupart reposent en général sur l'utilisation de paires stéréo identiques et placées à faible distance l'une de l'autre, ce qui permet un appariement dense des points d'intérêt dans les images et l'estimation de cartes de disparités utilisées lors de la segmentation du mouvement des points reconstruits. L'autre catégorie de méthodes, dites monoculaires, ne font usage que d'une unique caméra lors du processus de reconstruction. Cela implique la compensation du mouvement propre du système d'acquisition lors de l'estimation du mouvement des autres objets mobiles de la scène de manière indépendante. Plus difficiles, ces méthodes posent plusieurs problèmes, notamment le partitionnement de l'espace de départ en plusieurs sous-espaces représentant les mouvements individuels de chaque objet mobile, mais aussi le problème d'estimation de l'échelle relative de reconstruction de ces objets lors de leur agrégation au sein de la scène statique. La problématique industrielle de cette thèse, consistant en la réutilisation des systèmes multi-caméras déjà implantés au sein des véhicules, majoritairement composés d'un caméra frontale et de caméras surround équipées d'objectifs très grand angle, a donné lieu au développement d'une méthode de reconstruction multi-objets adaptée aux systèmes multi-caméras hétérogènes en stéréo wide-baseline. Cette méthode est incrémentale et permet la reconstruction de points mobiles éparses, grâce notamment à plusieurs contraintes géométriques de segmentation des points reconstruits ainsi que de leur trajectoire. Enfin, une évaluation quantitative et qualitative des performances de la méthode a été menée sur deux jeux de données distincts, dont un a été développé durant ces travaux afin de présenter des caractéristiques similaires aux systèmes hétérogènes existants. / This Ph.D. thesis, which has been carried out in the automotive industry in association with Renault Group, mainly focuses on the development of advanced driver-assistance systems and autonomous vehicles. The progress made by the scientific community during the last decades in the fields of computer science and robotics has been so important that it now enables the implementation of complex embedded systems in vehicles. These systems, primarily designed to provide assistance in simple driving scenarios and emergencies, now aim to offer fully autonomous transport. Multibody SLAM methods currently used in autonomous vehicles often rely on high-performance and expensive onboard sensors such as LIDAR systems. On the other hand, digital video cameras are much cheaper, which has led to their increased use in newer vehicles to provide driving assistance functions, such as parking assistance or emergency braking. Furthermore, this relatively common implementation now allows to consider their use in order to reconstruct the dynamic environment surrounding a vehicle in three dimensions. From a scientific point of view, existing multibody visual SLAM techniques can be divided into two categories of methods. The first and oldest category concerns stereo methods, which use several cameras with overlapping fields of view in order to reconstruct the observed dynamic scene. Most of these methods use identical stereo pairs in short baseline, which allows for the dense matching of feature points to estimate disparity maps that are then used to compute the motions of the scene. The other category concerns monocular methods, which only use one camera during the reconstruction process, meaning that they have to compensate for the ego-motion of the acquisition system in order to estimate the motion of other objects. These methods are more difficult in that they have to address several additional problems, such as motion segmentation, which consists in clustering the initial data into separate subspaces representing the individual movement of each object, but also the problem of the relative scale estimation of these objects before their aggregation within the static scene. The industrial motive for this work lies in the use of existing multi-camera systems already present in actual vehicles to perform dynamic scene reconstruction. These systems, being mostly composed of a front camera accompanied by several surround fisheye cameras in wide-baseline stereo, has led to the development of a multibody reconstruction method dedicated to such heterogeneous systems. The proposed method is incremental and allows for the reconstruction of sparse mobile points as well as their trajectory using several geometric constraints. Finally, a quantitative and qualitative evaluation conducted on two separate datasets, one of which was developed during this thesis in order to present characteristics similar to existing multi-camera systems, is provided.