Nos travaux ont été motivés par un problème pratique visant à rechercher des objets au sein d'images et en particulier dans des bases d'images de fresques médiévales. Les outils développés devront aider les historiens de l'art dans leur travail quotidien en leur fournissant la possibilité de retrouver et de caractériser des images ou des objets similaires dans l'ensemble des images dont ils disposent. Cette étude se situe par conséquent dans le cadre de la recherche d'images par le contenu. Pour résoudre ce problème, les méthodes classiques sont inefficaces car elles caractérisent les images globalement sans prendre en compte l'arrangement des objets qui les compose. La méthode proposée décrit l'image par un graphe pyramidal considérant alors l'image composée d'objets complexes en relation les uns avec les autres. Un algorithme de segmentation multi-échelles génère un ensemble de partitions cohérentes entre elles isolant ainsi les objets puis leurs parties. Les graphes d'adjacence des différents niveaux sont alors liés les uns avec les autres pour obtenir le graphe pyramidal de l'image. Au sein de cette structure de représentation de haut-niveau, nous avons ensuite cherché à caractériser chaque région le plus correctement possible à partir de sa couleur, sa texture et sa forme. Divers algorithmes sont enfin proposés pour utiliser de manière combinée ces description des objets ainsi que l'information spatiale et pyramidale de la représentation pour déterminer la similarité entre images et détecter des objets semblables au sein de la base d'images. De nombreux exemples expérimentaux illustrent ce manuscrit et montrent que cette approche est globalement plus performante que les systèmes existants.