Le choix des primitives utilisées pour Ia modélisation et l'indexage d'objets a des conséquences directes sur Ia complexité et les performances d'un système de reconnaissance. Si l'utilisation de primitives volumiques offre une plus grande flexibilité permettant notamment de définir des classes génériques d'objets, elle présente cependant une difficulté majeure concernant leur recouvrement à partir d'images réelles. C'est précisément à cette tâche que cette thèse contribue. Devant le nombre considérable de contours extraits d'une image réelle, Ia recherche de structures géométriques caractéristiques peut s'avérer difficile et coûteuse par Ia détection exhaustive des relations existant entre chaque contour. Un processus de groupage asynchrone a été défini, dont les données en entrée sont constituées par un séquencement des contours selon leurs caractéristiques morphologiques. Il s'agit à chaque étape de tester si le contour courant peut être intégré à Ia structure globale déjà construite, composée de contours précédents et de jonctions. La capture de cette structure globale au cours de ce processus de groupage a nécessité la définition d'une structure de données basée sur la théorie des graphes, permettant d'encoder les caractéristiques topologiques et morphologiques de Ia scène analysée. Son parcours rend notamment possible l'extraction de cycles correspondants aux régions de l'image. Une analyse qualitative de la forme de ces régions et de leur arrangement spatial doit permettre l'inférence de primitives volumiques génériques.