Dans cette thèse, nous identifions et exploitons des similarités partielles dans des objets 3D pour répondre à des besoins courants du domaine de la Conception Assistée par Ordinateur (CAO). De nouvelles méthodes sont introduites, d'une part pour détecter les similarités partielles, d'autre part pour utiliser ces similarités dans des applications spécifiques telles que l'édition de forme, la compression et l'indexation d'objets 3D. Grâce au développement des applications de la modélisation géométrique, ces modèles sont de plus en plus nombreux et sont disponibles à travers plusieurs modalités. Pour augmenter la productivité dans la création de tels objets virtuels, la réutilisation et l'adaptation des modèles existants est un choix prioritaire. Cela exige donc des méthodes facilitant le stockage, la recherche et l'exploitation de ces modèles. Heureusement, les similarités dans des objets 3D est un phénomène fréquent. De nombreux objets sont composés de parties similaires à une rotation, à une translation ou à une symétrie près. De ce fait, la détection des similarités partielles dans ces modèles est capable de répondre aux problématiques courantes : la taille du stockage est réduite en conservant seulement une partie au lieu de toutes les parties répétées d'un modèle; l'indexation des modèles 3D requiert a priori l'orientation canonique des modèles. Or, la symétrie dans un objet 3D est toujours une référence d'orientation cohérente avec la perception humaine. Nous utilisons donc la symétrie partielle pour aligner ces modèles et ainsi renforcer la robustesse des méthodes d'indexation. Dans un premier temps, nous introduisons une approche similaire à la Transformée de Hough pour détecter des similarités partielles dans des modèles BRep-NURBS. Cette approche identifie non seulement les parties similaires mais aussi les transformations qui les lient. À travers la classification des isométries dans l'analyse des transformations, notre approche peut distinguer la nature de transformation liant des parties similaires d'un modèle, c'est-à-dire, les parties similaires à une rotation, à une translation ou à une symétrie près. Dans le deuxième temps, nous proposons deux applications héritées directement des résultats obtenus par la détection. Tout d'abord, pour la compression, un modèle se transforme en un graphe de similarités d'où les faces principales à conserver sont sélectionnées dans la structure compressée. Ensuite, pour l'orientation, le plan de la symétrie dominante et la projection orthographique d'un modèle autour de ce plan permettent de définir un repère canonique pour aligner ce modèle. / In this thesis, we identify and exploit the partial similarities within 3D objects to answer the current needs of the Computer Aided Design field (CAD). Novel methods are introduced, on the one hand to detect the partial similarities, on the other hand to use these similarities for specific applications such as shape editing, compression and indexation of 3D objects. Because of the development of geometric modeling applications, 3D models are getting more numerous and available through many channels. To increase the productivity in creating such 3D virtual objects, the reuse and the adaptation of existing models becomes a prior choice. Thus, it requires methods easing the storage, the searching and the exploitation of these models. Fortunately, similarities within the 3D objects is a popular phenomenon. Many objects are composed of similar patches up to an approximated rotation, translation or symmetry. Hence, detecting the partial similarities within NURBSBRep models is able to solve the current issues : the storage size is reduced by coding a single patch instead of repeated patches of a model ; 3D model indexation requires a canonical orientation of these models. Furthermore, the symmetry within a 3D object is a good orientation reference, coherent with the human perception. Accordingly, we use the partial symmetries to align 3D models and so reinforce the robustness of indexation methods. In a first phase, we introduce an orginal approach similar to the Hough Transform to detect partial similarities within NURBS-BRep models. This approach identifies not only similar patches but also identifies the corresponding transformations that connect them. Additionally, through the classification of isometries in transformations analysis, our approach can distinguish the nature of transformations of similar patches of a model, that is, the patches similar up to an approximated rotation, translation or symmetry. This classification is advantageous for further applications : the similar patches of other transformation natures are considered in compressing ; the symmetric patches are used to normalize 3D models aim at a robust indexation. In the second phase, we propose two applications inherited directly from the obtained results of the detection. Firstly, for the compression, a model is transformed into a similarity graph where the principal faces to be coded are selected to form the compressed structure. Secondly, for the orientation, the plane of the dominant symmetry and the orthographic projection of a model around this plane generate a canonical frame to align this model.