Les projets de cartographie anatomo-fonctionnelle du cerveau humain ont ces dernieres annees pris un essor considerable, en particulier car l'on dispose maintenant de modalites permettant d'acceder in vivo au fonctionnement du cerveau: electroencephalographie (EEG), magnetoencephalographie (MEG), tomographie par emision de simple photons (TESP), tomographie par emission de positons (TEP), et imagerie fonctionnelle par resonance magnetique (IRMf). Parmi ces modalites, les 3 dernieres sont des techniques d'imagerie a proprement parler, et les deux dernieres (TEP et IRMf) sont les plus utilisees dans le cadre des projets sus-cites. L'objectif des protocoles d'imagerie fonctionnelle est principalement de determiner les zones du cerveau impliquees dans le traitement de taches cognitives ou sensori-motrices particulieres. Cet objectif s'est par ailleurs complexifie dans les 3 dernieres annees pour maintenant s'interesser egalement aux interactions entre aires cerebrales ou a la dimension temporelle du traitement des taches. Malgre les recents progres de la TEP et de l'IRMf, ces etudes sont cependant encore limitees par, d'une part, la nature tres bruitees des images, dans lesquelles le bruit atteint souvent le niveau du signal, et d'autre part la tres forte variabilite anatomo-fonctionnelle d'un individu a l'autre. Ces problemes ont amene au developpement de methodes d'analyse des images s'appuyant essentiellement sur des processus statistiques, pour lesquelles on utilise un grand nombre d'images. La nature meme de ces methodes, qui s'interessent peu a l'information spatiale dans les images analysees, implique la perte des informations individuelles pour les analyses de groupe, et un amoindrissement de la qualite de localisation des resultats. Cette perte de localisation est due a la normalisation spatiale de l'ensemble des images dans un referentiel commun, cette normalisation n'etant jamais parfaite, quelle-que-soit la methode utilisee. Cette these propose donc un systeme original d'analyse de cartes d'activations fonctionnelles dont l'objectif est de pouvoir proceder a des analyses individuelles ou multi-sujets autorisant un retour vers les resultats individuels. Ce systeme utilise par ailleurs l'information spatiale presente dans les images, et a pour objectif de s'affranchir le plus possible des problemes induits par la normalisation spatiale. La methode proposee se decompose en trois etapes: 1. Une description structurelle multi-echelles explicite de chaque carte d'activations. Cette representation s'appuie sur le 'scale-space primal sketch', propose par Lindeberg dans un cadre different. Elle est composee d'un ensemble d'objets multi-echelles, representant les structures presentes dans l'image, ces objets etant lies entre eux par des relations decrivant leur comportement relatif dans les echelles. Des mesures, telles que le contraste, l'intensite maximale ou moyenne, le volume geometrique, ou l'aire, sont associees a chacun des objets. Il a ete etabli que cette description est pertinente au regard de l'objectif: les structures extraites contiennent les activations fonctionnelles et permettent de les decrire efficacement en termes de forme et taille. 2. Une mise en correspondance de l'ensemble des primal-sketches issus des images d'un protocole, sous forme d'un graphe de comparaison. Les noeuds de ce graphe sont les objets extraits par les 'primal sketches', et les arcs mettent en evidence leur repetition eventuelle d'une image a l'autre. 3. Un processus d'etiquetage sur le graphe de comparaison. Cet etiquetage a pour objectif d'associer l'etiquette nulle aux objets identifies comme n'etant pas des activations fonctionnelles, et une etiquette differente pour chacune des activations associees au processus etudie par le protocole. La methode telle qu'elle est presentee permet alors de connaitre l'occurrence de chacune de ces activations dans les differentes cartes individuelles utilisees (une ou plusieurs cartes d'activations par sujet). L'etiquetage se fait par minimisation d'une energie dans un cadre markovien, cette energie modelisant l'ensemble des contraintes prises en compte pour la decision. Cette methode peut etre appliquee a n'importe-quel type de carte d'activations: images de difference TEP, ou cartes statistiques individuelles determinees a partir d'images PET ou de sequences d'IRMf. Ce dernier cas est particulierement interessant, l'IRMf permettant d'obtenir de bonnes cartes individuelles mais posant des problemes pour realiser des analyses de groupe. L'interet d'une telle methode pour des analyses de groupe est important puisqu'elle permet de proceder a la detection d'activations sur chaque carte individuelle, tout en utilisant la connaissance de l'ensemble du groupe. Cela permet une meilleure detection et localisation par rapport a des reperes anatomiques individuels, tout en limitant les effets de la normalisation spatiale generalement utilisee.