La recherche de modèles d'intérêt contenus dans des s'séquences de vues multiples d'une scène reste l'un des principaux problèmes de la vision par ordinateur actuellement. En dépit des grands progrès observés au cours des 40 dernières années, la vision par ordinateur ne parvient pas encore à répondre adéquatement quant à la manière d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt dans des scènes pour lesquelles un ou plusieurs objet(s) sont vus depuis différents points de vue. Afin de surmonter ce problème, cette thèse propose de nouveaux algorithmes et prototypes capables de caractériser, d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt en séquences avec des vues multiples de manière non calibrée, c'est-'a-dire sans connaissance à priori de la position du/des objet(s) par rapport ła (aux) caméra(s). Le travail réalisé s'articule autour de trois axes, divis'es en six articles qui constituent le corps de la thèse. (1) L'analyse de correspondances point par point à travers de marqueurs explicites et implicites sur les objets. (2) L'estimation de correspondances point par point 'a travers de multiples relations géométriques indépendantes du/des objet(s) qui composent la scène. (3) La prédiction du flux dynamique du déplacement généré par le mouvement de la caméra autour de l'objet. L'objectif principal de cette thèse est d'appuyer la prise de décision 'a travers d'une analyse dynamique et/ou géométrique du mouvement du/des objet(s) ou de la (des) caméra(s) pendant que ceux-ci se déplacent. Grâce à cette analyse, il est possible d'accroitre l'information sur la scène et l'(les) objet(s) 'a travers d'un processus inférentiel spécifique pour chaque cas. Il ressort des thématiques exposées qu'il est possible, par exemple, d'assister le processus d'inspection réalisé par un opérateur humain, de déterminer la qualité d'un produit de manière autonome, ou d'exécuter une action spécifique dans un acteur robotique. Bien que ces thématiques présentent des approches différentes, celles-ci ont le même ensemble de pas en ce qui concerne: (1) la détermination de la relation de correspondance de points ou de régions sur plusieurs images, (2) la détermination de la relation géométrique et/ou dynamique existante entre les correspondances estimées précédemment, (3) l'inférence de nouvelles relations sur les points dont la correspondance est inconnue en vue de caractériser le mouvement. Les variations les plus fortes correspondent 'a la manière dont la correspondance est estimée; au calcul de la dynamique et la géométrie entre les points correspondants; et enfin 'a la manière dont nous inférons une action particulière suite 'a un mouvement spécifique. Parmi les principaux résultats, on trouve le développement d'une méthodologie d'inspection non calibrée 'a vues multiples appliquée 'a l'analyse de la qualité des jantes de véhicules, le développement d'un prototype fonctionnel appliqué à l'inspection des cols de bouteilles de vin, une méthodologie de correspondance point par point géométrique capable de résoudre le problème de correspondance en deux et trois vues pour tout point d'intérêt, et enfin la reconnaissance de l'intention humaine pour les tâches de 'grasping' 'a travers de l'analyse du mouvement des yeux et de la main. 'A l'avenir, il restera encore 'a analyser les correspondances dynamiques 'a travers de caractéristiques invariantes, employer des méthodes d'analyse géométriques en séquences d'images radiologiques, et utiliser des modèles de détection d'intentions pour évaluer la qualité des objets.