Les recherches présentées ici traitent d'analyse d'images, de vidéos et de maillages. L'idée directrice est la modélisation d'interactions complexes entre plusieurs variables, le plus souvent réalisée à l'aide de modèles graphiques, généralement probabilistes; la modélisation globalement cohérente d'un problème; la résolution de problèmes complexes par minimisation de fonctions d'énergie globales; les modèles structurés et semi-structurés : graphes, chaînes, arbres etc. Ces travaux peuvent être globalement regroupés en quatre thèmes applicatifs : (i) Segmentation d'images et de vidéos - les défis de cette thématique résident dans la modélisation de contenus complexes et de dégradations complexes tout en permettant une inférence efficace. (ii) Détection et reconnaissance d'objets - ces travaux se basent essentiellement sur les modèles structurés et semi-structurés. Le verrou scientifique majeur est l'augmentation du pouvoir de discrimination d'un modèle, tout en gardant, ou en augmentant, l'invariance vis-à-vis de transformations diverses comme les changements d'échelle, les rotations, les mouvements articulés, les changements d'éclairage etc. L'inférence efficace reste un souci. (iii) Reconnaissance d'actions - une partie de ces travaux est liée aux travaux sur la reconnaissance d'objets de par leurs contributions théoriques sur les modèles structurés et semi-structurés. Les contributions les plus notables concernent la modélisation d'activités humaines par graphes. (iv) Analyse de maillages - l'objectif de cette thématique est la conception de modèles de graphiques pour les maillages surfaciques en vue de leur analyse, segmentation et filtrage. Dans un contexte de modélisation globalement cohérente, la difficulté principale provient de la structure très irrégulière d'un maillage