Cet article présente un nouvel algorithme de recherche in- teractive d'objets dans les images basé sur le principe du boosting. De récents travaux ont proposé des algorithmes de boosting "en ligne" dans lesquels des ensembles de clas- sifieurs faibles sont itérativement construit à partir des données. Dédiées au suivi d'objets dans les vidéos, ces mé- thodes ne s'appliquent pas efficacement au contexte de la recherche interactive. Nous proposons ici de sélectionner les classifieurs faibles itérativement à partir des images an- notées par l'utilisateur dans un processus de recherche in- teractive. Le choix des images à annoter intervient à deux niveaux. Tout d'abord il est utilisé comme stratégie de sé- lection active afin d'optimiser le classifieur (fort) courant. Il participe aussi à l'élaboration des classifieurs faibles à considérer dans le processus de boosting. Des expériences ont été menées pour comparer cette nouvelle approche à une méthode de référence basée sur des SVMs.