Les flux de télévision sont structurés : ils sont en effet composés de programmes successifs (journaux, films, magazines, etc.) et entrecoupés par des inter-programmes (publicités, bandes annonces, parrainages, etc.). Dès que les flux sont diffusés sur les ondes, ils perdent malheureusement toute information de structure. La problématique de la délinéarisation automatique est de retrouver la structure des flux TV, avec en particulier le début précis et la fin précise de chaque programme, à partir des signaux audiovisuels reçus et des métadonnées éventuellement fournies par les chaînes TV. Cette thèse présente un système complet de délinéarisation automatique rigoureusement évalué sur quatre semaines de flux TV réels, pour deux chaînes de télévision différentes. Les travaux se basent sur la propriété de répétition des inter-programmes. Cette propriété est exploitée à travers la détection de toutes les répétitions d'un flux grâce à une technique de clustering des images clés du flux. Ces répétitions servent à la création de segments qui sont ensuite classés en segments de programme ou en segments d'inter-programme suivant les caractéristiques des répétitions et les relations entre les segments. Pour cela, le système utilise la programmation logique inductive. Une fois les segments classés, les segments de programme appartenant à un même programme sont étiquetés et réunifiés grâce aux métadonnées éventuelles. En l'absence de métadonnées, les segments de programme d'un même programme peuvent être seulement réunifiés grâce à des similarités visuelles.