La reconnaissance des visages est un domaine de la vision artificielle qui connaît un intérêt grandissant depuis quelques années. Plusieurs approches intéressantes ont été développées dans le spectre visible. Les systèmes opérant dans ce spectre souffrent de plusieurs limitations dues aux changements dans l'éclairage et dans les expressions faciales. Dans ce travail, nous avons utilisé l'imagerie multispectrale, plus particulièrement l'imagerie infrarouge active et passive, pour améliorer la performance de la reconnaissance des visages et éviter les limitations imposées par le spectre visible. Les spectres infrarouges ont aussi leurs propres limitations, comme l'opacité des lunettes dans l'infrarouge thermique. Les solutions développées visent à résoudre ces problématiques. Nous avons développé des stratégies de fusion intra- et inter-spectres opérant dans l'espace des textures et utilisant des approches de réduction de dimensionnalités linéaires et non linéaires. Un nouvel opérateur de texture adaptatif et une nouvelle représentation des caractéristiques physiologiques des visages extraits de l'image thermique ont aussi été développés. Finalement, nous avons produit une base de données multispectrale appelée /.-Faces qui a été utilisée pour les tests ainsi que la base de données Equinox pour l'évaluation des algorithmes développés. Les résultats positifs des essais expérimentaux démontrent l'efficacité des algorithmes proposés pour construire un système de reconnaissance des visages plus performant.