La démocratisation des terminaux mobiles telle que les téléphones cellulaires, les PDAs et les tablettes PC a rendu possible le déploiement de la réalité augmentée dans des environnements en extérieur à grande échelle. Cependant, afin de mettre en oeuvre de tels systèmes, différentes problématiques doivent êtres traitées. Parmi elle, la localisation représente l?une des plus importantes. En effet, l?estimation de la position et de l?orientation (appelée pose) du point de vue (de la caméra ou de l?utilisateur) permet de recaler les objets virtuels sur les parties observées de la scène réelle. Dans nos travaux de thèse, nous présentons un système de localisation original destiné à des environnements à grande échelle qui utilise une approche basée vision sans marqueur pour l?estimation de la pose de la caméra. Cette approche se base sur des points caractéristiques naturels extraits des images. Etant donné que ce type d?approche est sensible aux variations de luminosité, aux occultations et aux mouvements brusques de la caméra, qui sont susceptibles de survenir dans l?environnement extérieur, nous utilisons deux autres types de capteurs afin d?assister le processus de vision. Dans nos travaux, nous voulons démontrer la faisabilité d?un schéma de suppléance dans des environnements extérieurs à large échelle. Le but est de fournir un système palliatif à la vision en cas de défaillance permettant également de réinitialiser le système de vision en cas de besoin. Le système de localisation vise à être autonome et adaptable aux différentes situations rencontrées.