Les cancers du foie sont la seconde cause de mort par cancer avec plus de 745,000 morts en 2012. Si l’on inclu les cas de cirrhose du foie, le nombre total de morts par an dans le monde atteint presque 2 million. Le meilleur traitement actuel pour ces patients est l’ablation chirurgicale de ces tumeurs. Pour les localiser et planifier l’opération, les chirurgiens se basent sur des images médicales pré-opératoire (obtenues par tomodensitométrie ou imagerie à résonance magnétique). Cependant, durant l’intervention, ces tumeurs, ainsi que le réseau vasculaire du foie, sont difficiles à localiser pour le chirurgien. Cela peut conduire à une résection incomplète des tumeurs où à la lesion accidentelle de vaisseaux sanguins. Le but de ce travail de thèse est de proposer aux chirurgiens une vue du foie et de ses structures interne en réalité augmentée durant l’opération pour les aider à réséquer les tumeurs de manière optimale en limitant les risques pour le patient. Pour cela, une méthode de recalage élastique des données pré-opératoires sur la vue intra-opératoire a été développée. Cette méthode, qui utilise un modèle biomécanique et certains repères anatomiques présents sur le foie, a été conçue pour limiter son impact sur la routine clinique et permet d’at- teindre une erreur de recalage inférieure aux marges chirurgicales même en cas de déformation importante du foie entre son état pré-opératoire et intra-opératoire. Cet algorithme de recalage a été intégré à un logiciel, sofaOR, pour permettre les premiers essais cliniques.