La tâche de Segmentation et Regroupement en Locuteurs (SRL), telle que définie par le NIST, considère le traitement des enregistrements d’un corpus comme des problèmes indépendants. Les enregistrements sont traités séparément, et le tauxd’erreur global sur le corpus correspond finalement à une moyenne pondérée. Dans ce contexte, les locuteurs détectés par le système sont identifiés par des étiquettes anonymes propres à chaque enregistrement. Un même locuteur qui interviendrait dans plusieurs enregistrements sera donc identifié par des étiquettes différentes selon les enregistrements. Cette situation est pourtant très fréquente dans les émissions journalistiques d’information : les présentateurs, les journalistes et autres invités qui animent une émission interviennent généralement de manière récurrente. En conséquence, la tâche de SRL a depuis peu été considérée dans un contexte plus large, où les locuteurs récurrents doivent être identifiés de manière unique dans tous les enregistrements qui composent un corpus. Cette généralisation du problème de regroupement en locuteurs va de pair avec l’émergence du concept de collection, qui se réfère, dans le cadre de la SRL, à un ensemble d’enregistrements ayant une ou plusieurs caractéristiques communes. Le travail proposé dans cette thèse concerne le regroupement en locuteurs sur des collections de documents audiovisuels volumineuses (plusieurs dizaines d’heures d’enregistrements). L’objectif principal est de proposer (ou adapter) des approches de regroupement afin de traiter efficacement de gros volumes de données, tout en détectant les locuteurs récurrents. L’efficacité des approches proposées est étudiée sous deux aspects : d’une part, la qualité des segmentations produites (en termes de taux d’erreur), et d’autre part, la durée nécessaire pour effectuer les traitements. Nous proposons à cet effet deux architectures adaptées au regroupement en locuteurs sur des collections de documents. Nous proposons une approche de simplification où le problème de regroupement est représenté par une graphe non-orienté. La décompositionde ce graphe en composantes connexes permet de décomposer le problème de regroupement en un certain nombre de sous-problèmes indépendants. La résolution de ces sous-problèmes de regroupement est expérimentée avec deux approches de regroupements différentes (HAC et ILP) tirant parti des récentes avancées en modélisation du locuteur (i-vector et PLDA). / The task of speaker diarization, as defined by NIST, considers the recordings from a corpus as independent processes. The recordings are processed separately, and the overall error rate is a weighted average. In this context, detected speakers are identified by anonymous labels specific to each recording. Therefore, a speaker appearing in several recordings will be identified by a different label in each of the recordings. Yet, this situation is very common in broadcast news data: hosts, journalists and other guests may appear recurrently. Consequently, speaker diarization has been recently considered in a broader context, where recurring speakers must be uniquely identified in every recording that compose a corpus. This generalization of the speaker partitioning problem goes hand in hand with the emergence of the concept of collections, which refers, in the context of speaker diarization, to a set of recordings sharing one or more common characteristics.The work proposed in this thesis concerns speaker clustering of large audiovisual collections (several tens of hours of recordings). The main objective is to propose (or adapt) clustering approaches in order to efficiently process large volumes of data, while detecting recurrent speakers. The effectiveness of the proposed approaches is discussed from two point of view: first, the quality of the produced clustering (in terms of error rate), and secondly, the time required to perform the process. For this purpose, we propose two architectures designed to perform cross-show speaker diarization with collections of recordings. We propose a simplifying approach to decomposing a large clustering problem in several independent sub-problems. Solving these sub-problems is done with either of two clustering approaches which takeadvantage of the recent advances in speaker modeling.