Les institutions culturelles mènent depuis une vingtaine année une politique de sauvegarde numérique exhaustive de leurs collections conduisant à la création de bases d'images de plus en plus grandes. Les oeuvres d'art se différencient des images naturelles car elles sont souvent stylisées. Cette caractéristique influence notre interprétation de l'image et l'impression visuelle qui nous est transmise. Nous proposons dans cette thèse des descripteurs et mesures de similarité spécifiques au contenu pictural et les testons dans le cadre de la recherche par le contenu d'images similaires. Le premier aspect du contenu pictural auquel nous nous sommes intéressés concerne l'organisation spatiale globale des couleurs. Nous modélisons le problème de la comparaison entre deux organisations spatiales des couleurs par un problème de transport optimal appliqué à des imagettes. Dans le cadre de la recherche d'images dans une base, nous proposons également un seuil adaptatif sur cette distance de transport fondé sur une approche "a contrario". Le deuxième aspect du contenu pictural que nous étudions concerne les caractéristiques du contenu géométrique lié aux lignes dans les dessins au trait. Pour cette approche nous développons un détecteur de contours de trait sans paramètre reposant sur un filtrage topologique de l'arbre des lignes de niveau significatives de Desolneux et al., ainsi qu'un ensemble de méthodes d'extraction de caractéristiques visuelles incluant les extrémités de trait, les jonctions et les coins. Nous évaluons ces deux approches en utilisant sept bases différentes totalisant environ 65000 images.