La représentation des surfaces du monde réel dans la mémoire d'une machine peut désormais être obtenue automatiquement via divers périphériques de capture tels que les scanners 3D. Ces nouvelles sources de données, précises et rapides, amplifient de plusieurs ordres de grandeur la résolution des surfaces 3D, apportant un niveau de précision élevé pour les applications nécessitant des modèles numériques de surfaces telles que la conception assistée par ordinateur, la simulation physique, la réalité virtuelle, l'imagerie médicale, l'architecture, l'étude archéologique, les effets spéciaux, l'animation ou bien encore les jeux video. Malheureusement, la richesse de la géométrie produite par ces méthodes induit une grande, voire gigantesque masse de données à traiter, nécessitant de nouvelles structures de données et de nouveaux algorithmes capables de passer à l'échelle d'objets pouvant atteindre le milliard d'échantillons. Dans cette thèse, je propose des solutions performantes en temps et en espace aux problèmes de la modélisation, du traitement géométrique, de l'édition intéractive et de la visualisation de ces surfaces 3D complexes. La méthodologie adoptée pendant l'élaboration transverse de ces nouveaux algorithmes est articulée autour de 4 éléments clés : une approche hiérarchique systématique, une réduction locale de la dimension des problèmes, un principe d'échantillonage-reconstruction et une indépendance à l'énumération explicite des relations topologiques aussi appelée approche basée-points. En pratique, ce manuscrit propose un certain nombre de contributions, parmi lesquelles : une nouvelle structure hiérarchique hybride de partitionnement, l'Arbre Volume-Surface (VS-Tree) ainsi que de nouveaux algorithmes de simplification et de reconstruction ; un système d'édition intéractive de grands objets ; un noyau temps-réel de synthèse géométrique par raffinement et une structure multi-résolution offrant un rendu efficace de grands objets. Ces structures, algorithmes et systèmes forment une chaîne capable de traiter les objets en provenance du pipeline d'acquisition, qu'ils soient représentés par des nuages de points ou des maillages, possiblement non 2-variétés. Les solutions obtenues ont été appliquées avec succès aux données issues des divers domaines d'application précités.