Cette thèse s’intéresse à l’amélioration des performances du processus de suivi de personnes dans un réseau de caméras et propose une nouvelle plate-forme appelée global tracker. Cette plate-forme évalue la qualité des trajectoires obtenues par un simple algorithme de suivi et permet de corriger les erreurs potentielles de cette première étape de suivi. La première partie de ce global tracker estime la qualité des trajectoires à partir d’un modèle statistique analysant des distributions des caractéristiques de la cible (ie : l’objet suivi) telles que ses dimensions, sa vitesse, sa direction, afin de détecter de potentielles anomalies. Pour distinguer de véritables erreurs par rapport à des phénomènes optiques, nous analysons toutes les interactions entre l’objet suivi et tout son environnement incluant d’autres objets mobiles et les éléments du fond de la scène. Dans la deuxième partie du global tracker, une méthode en post-traitement a été conçue pour associer les différentes tracklets (ie : segments de trajectoires fiables) correspondant à la même personne qui n’auraient pas été associées correctement par la première étape de suivi. L’algorithme d’association des tracklets choisit les caractéristiques d’apparence les plus saillantes et discriminantes afin de calculer une signature visuelle adaptée à chaque tracklet. Finalement le global tracker est évalué à partir de plusieurs bases de données de benchmark qui reproduit une large variété de situations réelles. A travers toutes ces expérimentations, les performances du global tracker sont équivalentes ou supérieures aux meilleurs algorithmes de suivi de l’état de l’art.