Nous observons actuellement une augmentation importante du volume de données vidéo disponibles. L'utilisation efficace de cette masse de données nécessite d'en extraire de l'information. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les méthodes de fouille de données et de les appliquer sur les objets-vidéo d'intérêt afin de combler le fossé sémantique en impliquant l'utilisateur dans le processus. Extraire ces objets à partir des pixels nécessite de manipuler un grand volume de données, induisant un traitement coûteux (en temps et en mémoire) peu compatible avec une implication interactive de l'utilisateur. Ainsi, nous proposons d'appliquer le processus interactif de segmentation sur une réduction des données, les zones quasi-plates. N'étant définies que pour les images fixes, nous proposons une extension des zones quasi-plates aux séquences vidéo ainsi qu'une nouvelle méthode de filtrage. La segmentation est effectuée interactivement par l'utilisateur qui dessine des marqueurs sur les objets d'intérêt afin de guider la fusion des zones quasi-plates composant ces objets. Elle est effectuée sur un graphe d'adjacence de régions représentant les zones quasi-plates spatiotemporelles ainsi que leurs relations d'adjacence. L'utilisation de cette structure assure un faible temps de calcul. Les objets-vidéo obtenus sont ensuite utilisés dans un processus de fouille interactif guidé par des descripteurs extraits automatiquement de la video et des informations données par l'utilisateur. La forte interactivité avec l'utilisateur, à la fois lors de l'étape de segmentation puis lors de l'étape de fouille favorise la synergie entre données numériques et interprétation humaine.