L’objectif principal de cette thèse est de proposer un framework complet pour une découverte, modélisation et reconnaissance automatiques des activités humaines dans les vidéos. La reconnaissance d’activités humaines est la capacité à détecter et analyser automatiquement des activités humaines à partir des informations extraites et requises par des capteurs (par exemple: une séquence d’images capturées par une caméra RGB). Malgré les efforts énormes, la reconnaissance d’activités reste un domaine de recherche dynamique en raison des défis/challenges majeurs qui restent à surmonter. Parmi les défis à relever, on cite la grande complexité des activités humaines, où la variabilité du point de vue, l’apparence, et les variations de modèles de mouvement sont les problèmes les plus importants. La segmentation temporelle et spatiale d’une action dans les vidéos, la modélisation sémantique des activités et des sous-activités ainsi que l’obtention et le traitement de données sont d’autres défis notables. D’abord, nous examinons et évaluons les techniques déjà existantes dans le domaine (état-de-l’art). Ensuite, nous proposons notre framework de reconnaissance d’activités supervisée, développé en fonction des caractéristiques géométriques, des descripteurs locaux et des caractéristiques profondes, pour produire des lignes de base. Ces frameworks suivent des mots-clés/groupes de mots conventionnels et des pipelines basés sur des vecteurs de Fisher pour représenter et modéliser les activités. Afin de modéliser et de reconnaître des activités dans des vidéos à long terme, nous proposons aussi un framework qui combine des informations perceptuelles globales et locales issues de la scène, et qui construit, en conséquence, des modèles d’activités hiérarchiques. Tout d’abord, nous créons un modèle de scène basé sur les informations de trajectoires acquises. Les modèles de scène contiennent des informations contextuelles décrivant des régions intéressantes dans un environnement avec une sémantique spatiale basique. En utilisant les modèles de scène créés, nous construisons un niveau intermédiaire d’événements primitifs pour permettre l’interprétation des informations de bas niveau. La représentation de l’événement primitif fournit une description significative du mouvement global dans la scène. En se basant sur des modèles de scène créés dans plusieurs résolutions et représentations d’événements primitifs, une méthode basée sur des modèles est utilisée pour découvrir les activités de niveau supérieur. Pour compléter la procédure de modélisation, nous extrayons plusieurs descripteurs et les combinons avec les informations collectées concernant les activités découvertes. Nous proposons deux catégories du framework pour combiner ces informations. Dans la première catégorie du framework, en utilisant les descripteurs extraits, un classificateur supervisé basé sur le vecteur de Fisher est formé et les étiquettes sémantiques prédites sont intégrées dans les modèles hiérarchiques construits. Dans la seconde catégorie, pour avoir un framework complètement non supervisé, plutôt que d’incorporer les étiquettes sémantiques, les codes visuels formés sont stockés dans les modèles. Nous proposons une méthode de reconnaissance probabiliste qui trouve les occurrences d’activités similaires aux activités modélisées dans des vidéos non vues. Enfin, nous évaluons les frameworks proposés sur deux ensembles de données réalistes sur les activités de la vie quotidienne (Activity Daily Living) enregistrées auprés des patients dans un environnement hospitalier. En outre, pour modéliser des mouvements fins du corps humain, nous proposons quatre différents frameworks de reconnaissance de gestes où chaque framework accepte une ou une combinaison de différentes modalités de données en entrée. Nous évaluons les frameworks développés dans le contexte du test de diagnostic médical, appelé Praxis. Le test Praxis est un test diagnostique basé sur les gestes, il a été accepté comme diagnostic révélateur de pathologies corticales telles que la maladie d’Alzheimer. Malgré sa simplicité, ce test est souvent sauté par les cliniciens. Avec les méthodes proposées, nous étudions les gestes statiques et dynamiques du haut du corps basés sur le test de Praxis et leur potentiel dans un framework médical pour automatiser les procédures de test, pour l’évaluation cognitive des personnes âgées assistée par ordinateur. Afin de réaliser la reconnaissance gestuelle ainsi que l’évaluation correcte des performances, nous avons collecté un nouveau groupe de données vidéo gestuelle RGB-D relevé par Kinect V.2, qui contient 29 gestes spécifiques suggérés par les cliniciens et enregistrés à la fois par des experts et des patients effectuant ce jeu de gestes. Avec cet ensemble de données, nous proposons un nouveau défi dans la reconnaissance gestuelle qui consiste à obtenir une opinion objective sur les performances correctes et incorrectes de gestes très similaires. Notre framework basé sur l’apprentissage en profondeur (Deep Learning) proposé, apprend la dynamique des gestes du haut du corps en considérant les vidéos comme des séquences de clips à court terme des gestes. Au début, notre approche utilise la détection des parties du corps pour extraire les morceaux d’image entourant les mains. Ensuite, à l’aide d’un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) affiné, il apprend des caractéristiques de main profonde qui sont ensuite liées à une longue mémoire à court terme pour capturer les dépendances temporelles entre les trames vidéo. Nous rapportons les résultats des expériences sur quatre méthodes développées. Les expériences montrent l’efficacité de notre approche basée sur l’apprentissage en profondeur dans la reconnaissance des gestes et les tâches d’évaluation de la performance. La satisfaction des cliniciens à partir des rapports d’évaluation indique un fort impact du framework correspondant au diagnostic.