Cette thèse traite de la Vision par Ordinateur - VO - et de sa relation avec l'Intelligence Artificielle - IA. Elle est composée de trois parties. La partie I "La Vision par Ordinateur - présentation et réflexions" donne, après une définition des deux domaines, un aperçu des approches théoriques et des réalisations existantes en VO utilisant des concepts de l'IA. Nous développons ensuite notre approche qui intégre 1e concept de structures de contrôle au sens de l'IA dans un système algorithmique incrémental (à base de coroutines). Cette approche, et quelques applications du système CAIMAN qui en résulte, sont détaillées dans les parties II et III_ La partie II "De la construction d'indices visuels" analyse des problèmes algorithmiques importants pour la vision "de bas niveau", notamment celui de l'extraction de segments de droites- La partie III "Sur la reconnaissance d'objets" étudie le problème de l'interprétation d'indices visuels en termes de modèles symboliques, et analyse plusieurs méthodes d'IA <br />permettant d'en maîtriser la combinatoire, en particulier la stratégie de prédiction - vérification

Cette thèse se place dans le domaine de la modélisation et de la reconnaissance d'objets par leur apparence. Chaque objet est modélisé par une collection d'images et la reconnaissance est obtenue par l'appariement d'une nouvelle image avec une image modèle. Les images sont modélisées par des mesures sur des caractéristiques locales. Plusieurs bases de descripteurs locaux sont évaluées théoriquement et expérimentalement et la base des dérivées de Gaussiennes est sélectionnée pour ses propriétés de discriminabilité avec une description très concise et son paramétrage en orientation et en échelle. Une invariance à l'orientation de la caméra par rapport à l'objet est obtenue par un calage des dérivées sur la direction du gradient et une invariance à l'échelle est obtenue par une technique novatrice qui consiste à sélectionner en chaque point une échelle caractéristique pour décrire son voisinage. Cette échelle caractéristique correspond au maximum en échelle d'un opérateur Laplacien. Ces invariances sont validées par des expérimentations systématiques. Dans notre système, une image est décomposée en une grille de fenêtres recouvrantes puis représentée par une grille de descripteurs locaux calculés sur ces fenêtres. Cette représentation très redondante nous a permis de définir deux stratégies de reconnaissance robustes~: l'une fondée sur un vote et l'autre fondée sur une stratégie par prédiction--vérification qui consiste à découper la reconnaissance en une phase de génération d'hypothèses d'appariement pour une fenêtre suivi d'une phase de vérification de ces hypothèses sur les fenêtres voisines en incluant des contraintes de cohérence spatiale à cette vérification.