Cette thèse s'inscrit dans la problématique de la comparaison de graphes. Nous proposons dans la première partie de ce manuscrit plusieurs algorithmes de recherche de motifs similaires dans de grands graphes. La seconde partie de cette thèse traite de l'étude des arborescences de fichiers, structure de données pour laquelle la méthode initiale de reconnaissance de motifs a été développée. Nous présentons un modèle stochastique pour la génération aléatoire de structure arborescentes, basé sur les observations de l'étude statistique des données réelles. Enfin, nous détaillons deux adaptations de l'algorithme de reconnaissance de motifs similaires à des applications particulières. La première concerne la reconnaissance d'objets extraits de la video basse résolution pour l'indexation grossière. La deuxième application a été développée pour la visualisation de l'évolution de projets logiciels.

Cette thèse se situe dans la cadre de l'organisation semi-automatique d'albums photo et s'intègre dans un cadre applicatif particulier d'un prototype de service développé par la division recherche et développement de France Telecom. Dans ce cadre applicatif, les photos peuvent être partagées entre plusieurs personnes et peuvent êtres commentées vocalement et/ou textuellement par ces déférents utilisateurs. Le processus d'indexation développé dans cette thèse ne se limite pas seulement à l'indexation d'une collection d'images mais traite également leurs commentaires associés ce qui rend ces contenus multimédia. D'autres informations peuvent également être associées aux photos comme les dates et les lieux d'acquisition de l'image (qui sont connus avec une grande précision grâce notamment au développement de moyens de géo-localisation des appareils multimédia) et peuvent êtres exploitées pour l'organisation de la base. Ainsi, le travail envisagé dans le cadre de cette thèse se focalise sur des documents multimédias avec déférentes modalités : image, texte, son et données. L'un des objectifs à atteindre concerne la fusion des informations issues de ces déférentes modalités dans le but d'identifier les personnages figurant dans les images qui permettent ainsi d'indexer les documents. Chacun des documents de la collection est représenté par ses contenus relatifs aux déférents médias mais est aussi considéré dans son contexte. Pour analyser chaque contenu d'un document, nous utilisons des outils d'indexation qui leur sont spécifiques. Le contexte d'une image est exploité à partir de descripteurs déjà calculés sur des documents de la base en exploitant les dates et lieux d'acquisition des images associées. La contribution essentielle de ce travail concerne donc l'indexation de documents multimédia par leur contenu et leur contexte.