Les humains peuvent reconnaître très facilement les expressions du visage en temps réel. Toutefois, la reconnaissance fiable et rapide des expressions faciales en temps réel est une tâche difficile pour un ordinateur. Nous présentons une nouvelle approche de reconnaissance de trois type d'expressions faciales qui se base sur l'idée de ne considérer que de petites régions du visage bien définies pour en extraire les caractéristiques. Cette proposition est basée sur une étude psycho-visuel expérimental menée avec un eye-tracker. Les mouvements des yeux de quinze sujets ont été enregistrés dans des conditions de visualisation libre d'une collection de 54 vidéos montrant six expressions faciales universelles. Les résultats de cette étude montrent que pour certaines expressions du visage une unique région est perceptuellement plus attractive que les autres. Les autres expressions montrent une attractivité pour deux ou trois régions du visage. Cette connaissance est utilisée pour définir une méthode de reconnaissance se concentrant uniquement sur certaines régions perceptuellement attrayantes du visage et ainsi réduire par un facteur de deux les temps de calcul. Nos résultats montrent une précision de reconnaissance automatique de trois expressions de 99.5% sur la base de données d'expression faciale Cohn-Kanade.