Dans le contexte de la localisation globale et, plus largement, dans celui de la Localisation et Cartographie Simultanées, il est nécessaire de pouvoir déterminer si un robot revient dans un endroit déjà visité. Il s'agit du problème de la détection de fermeture de boucle. Dans un cadre de reconnaissance visuelle des lieux, les algorithmes existants permettent une détection en temps-réel, une robustesse face à l'aliasing perceptuel ou encore face à la présence d'objets dynamiques. Ces algorithmes sont souvent sensibles à l'orientation du robot rendant impossible la fermeture de boucle à partir d'un point de vue différent. Pour palier ce problème, des caméras panoramiques ou omnidirectionnelles sont employées. Nous présentons ici une méthode plus générale de représentation de l'environnement sous forme d'une vue sphérique ego-centrée. En utilisant les propriétés de cette représentation, nous proposons une méthode de détection de fermeture de boucle satisfaisant, en plus des autres propriétés, une indépendance à l'orientation du robot. Le modèle de l'environnement est souvent un ensemble d'images prises à des instants différents, chaque image représentant un lieu. Afin de grouper ces images en lieux significatifs de l'environnement, des lieux topologiques, les méthodes existantes emploient une notion de covisibilité de l'information entre les lieux. Notre approche repose sur l'exploitation de la structure de l'environnement. Nous définissons ainsi un lieu topologique comme ayant une structure qui ne varie pas, la variation engendrant le changement de lieu. Les variations de structure sont détectées à l'aide d'un algorithme efficace de détection de rupture de modèle.