La reconnaissance des expressions faciales est une tâche difficile, qui a reçu un intérêt croissant au sein de la communauté des chercheurs, et qui impacte les applications dans des domaines liés à l'interaction homme-machine (IHM). Dans le but de construire des systèmes IHM approchant le comportement humain et emotionnellement intelligents, les scientifiques essaient d'introduire la composante émotionnelle dans ce type de systèmes. Le développement récent des capteurs d'acquisition 3D a fait que les données 3D deviennent de plus en plus disponibles, et ce type de données vient pour remédier à des problèmes inhérents aux données 2D tels que les variations d'éclairage, de pose et d'échelle et de faible résolution. Plusieurs bases de données 3D du visage sont publiquement disponibles pour les chercheurs dans le domaine de la reconnaissance d'expression faciale leur permettant ainsi de valider et d'évaluer leurs approches. Cette thèse traite le problème la reconnaissance d'expressions faciale et propose une approche basée sur l'analyse de forme pour la reconnaissance d'expressions dans des cadres de données 3D statiques et 3D dynamiques. Tout d'abord, une représentation du modèle 3D du visage basée sur les courbes est proposée pour décrire les traits du visage. Puis, utilisant ces courbes, l'information de forme qui leur est liée est quantifiée en utilisant un cadre de travail basé sur la géométrie Riemannienne. Nous obtenons ainsi des scores de similarité entre les différentes formes locales du visage. Nous constituons, alors, l'ensemble des descripteurs d'expressions associées à chaque surface faciale. Enfin, ces descripteurs sont utilisés pour la classification l'expressions moyennant des algorithmes d'apprentissage automatique. Des expérimentations exhaustives sont alors entreprises pour valider notre approche. Des résultats de taux de reconnaissance d'expressions de l'ordre de 98.81% pour l'approche 3D statique, et de l'ordre de 93.83% pour l'approche 3D dynamique sont alors atteints, et sont comparés par rapport aux résultats des travaux de l'état de l'art.