La thèse présentée a été effectuée en cotutelle entre l'Institut Polytechnique de Grenoble et l'université Laval à Québec. Les travaux ont impliqué les laboratoires universitaire GIPSA-lab à Grenoble et le Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques de l'Université Laval (LVSN). Notre étude porte sur la segmentation des contours internes et externes des lèvres. L'objectif visé dans notre étude est de proposer un ensemble de méthodes permettant de modéliser précisément la zone de la bouche avec la meilleure robustesse possible. Par robustesse, notre [sic] entendons obtenir une méthode fiable qui ne nécessite pas de réglage de paramètres et qui permette une segmentation fidèle des contours externes et internes de la bouche. Dans un premier temps, une approche combinée région-contour est introduite dans le but d'obtenir une segmentation multi-locuteur de la bouche sur des images de visage en couleurs. Nous décrivons une approche par décorrélation permettant d'augmenter le contraste entre la peau et les lèvres sur des images en couleurs ainsi qu'une étude sur les gradients multi-échelles pour améliorer la robustesse de la modélisation des contours de la bouche. Ensuite nous présentons notre méthode de localisation et de segmentation région-contour de la bouche sur des images de visage en couleurs. Dans un second temps nous nous sommes intéressés à la détection de l'état de la bouche. L'étape de détection de l'état de la bouche est nécessaire à la modélisation de la région interne qui présente une grande variabilité de forme et de texture. Une approche bioinspirée, basée sur un modèle de rétine et de cortex visuel conduisant au calcul d'un spectre Log-polaire, a été développée pour modéliser la zone de la bouche. Ces spectres sont, ensuite, utilisés pour entraîner un réseau SVM destiné à identifier l'état de la bouche. D'autre part, de nombreux auteurs ont suggéré d'utiliser la modalité infrarouge en analyse faciale. Le LVSN possédant une solide expertise dans le domaine de la vision infrarouge, une étude sur la pertinence de la modalité infrarouge dans le cadre de la segmentation des lèvres est proposée. Après avoir localisé la bouche et identifié l'état de la bouche, nous nous intéressons alors à la segmentation des contours externes et internes de la bouche. Un modèle polynomial de contour externe, dont la complexité sera automatiquement adaptée en fonction de la bouche traitée, est présenté. L'aspect de la zone interne de la bouche pouvant varier très rapidement, l'extraction du contour interne est particulièrement difficile. Nous proposons de traiter ce problème par une méthode de classification non-supervisée pour sélectionner les régions internes de la bouche. La méthode de modélisation de contour par un modèle polynomial est par la suite appliquée pour extraire le contour interne de la bouche. Enfin, une analyse quantitative de la performance globale de l'extraction des contours internes et externes est réalisée par comparaison avec des vérités-terrain.