Plusieurs applications de l'informatique graphique telles que la compression adaptative, la sélection automatique de points de vues optimaux, la segmentation, etc. utilisent la saillance visuelle pour guider leurs traitements. Cependant, toutes ces applications reposent sur une estimation partielle de la saillance dans la mesure où seules les propriétés géométriques du maillage cible sont considérées laissant de coté les propriétés colorimétriques. En tant qu'êtres humains, notre attention visuelle est sensible aux informations géométriques et colorimétriques à la fois. En effet, l'information colorimétrique influence les mouvements de l'oeil lorsque nous visualisons un contenu multimédia. Nous proposons dans ce papier une approche novatrice pour la détection de la saillance visuelle globale qui tient compte des propriétés géométriques et colorimétriques du maillage considéré simulant ainsi le Système Visuel Humain (SVH). Pour cela, l'approche génère deux cartes de saillance multi-échelles basées sur des descripteurs géométriques et colorimétriques sous forme de patchs. Ces cartes de saillance sont fusionnées en utilisant la théorie de l'Évidence. Nous présentons les résultats et bénéfices de l'approche proposée dans un processus de séléction automatique de points de vues optimaux.