Un algorithme entièrement automatique de détection de points de fuite dans des images de scènes urbaines est présenté. Cette approche s'appuie sur un théorème classique de géométrie projective (théorème de Chasles- Steiner), qui permet de transformer le problème de détection des points de fuites à partir de segments et leur incertitude en un problème de détection de cercles dans un fouillis de points (chaque point correspond à un segment, et à chaque point on associe une incertitude). L'extraction de cercles utilise une méthode robuste de type RanSac, modifiée pour être très rapide par rapport à des techniques accumulatives (de type Hough ou autres). Cette estimation robuste est ensuite raffinée par une propagation d'incertitude par moindres carrés exploitant les variances individuelles de chaque segment. L'algorithme développé est robuste, sa précision est la meilleure au sens des moindres carres compte tenu des incertitudes associées aux segments détectés et en outre il est entièrement automatique. Son bon fonctionnement a été testé sur un grand nombre d'images de paysages urbains varié