Cette thèse étudie les modèles à variables latentes sur les interactions utilisateur avec l'objectif d'améliorer la recherche d'images. Les historiques de recherche, appelés query logs, où l'interaction entre les utilisateurs et le système de recherche est enregistrée, contiennent souvent les indications d'intention sous la forme de jugements de pertinence donnés sur les documents dans le contexte d'une recherche. Selon la nature du système de recherche et de l'interaction qu'il permet, ces jugements peuvent être explicites ou implicites, et, une fois agrégé un grand nombre des recherches effectuées par de nombreux utilisateurs, ils peuvent être exploités pour améliorer divers aspects du système de recherche. Cette thèse propose un modèle des historiques de recherche, le Modèle de Pertinence Utilisateur, où les jugements de pertinence sont issus d'un processus génératif par lequel l'utilisateur juge (soit implicitement soit explicitement) un document comme pertinent s'il partage un degré de recouvrement avec la requête en termes de concepts, et non pertinent dans le cas contraire.