Dans cette thèse, nous voulons reconnaître les gestes (par ex. lever la main) et plus généralement les actions brèves (par ex. tomber, se baisser) effectués par un individu. De nombreux travaux ont été proposés afin de reconnaître des gestes dans un contexte précis (par ex. en laboratoire) à l'aide d'une multiplicité de capteurs (par ex. réseaux de cameras ou individu observé muni de marqueurs). Malgré ces hypothèses simplificatrices, la reconnaissance de gestes reste souvent ambigüe en fonction de la position de l'individu par rapport aux caméras. Nous proposons de réduire ces hypothèses afin de concevoir un algorithme général permettant de reconnaître des gestes d'un individu évoluant dans un environnement quelconque et observé à l'aide d'un nombre réduit de caméras. Il s'agit d'estimer la vraisemblance de la reconnaissance des gestes en fonction des conditions d'observation. Notre méthode consiste à classifier un ensemble de gestes à partir de l'apprentissage de descripteurs de mouvement. Les descripteurs de mouvement sont des signatures locales du mouvement de points d'intérêt associés aux descriptions locales de la texture du voisinage des points considérés. L'approche a été validée sur les bases de données de gestes publiques KTH et IXMAS; des résultats encourageants ont été obtenus.