Nous nous intéressons dans cette thèse à la modélisation de formes tridimensionnelles à partir de vidéos numériques. Plus particulièrement nous considérons les approches utilisant des silhouettes, acquises à l'aide de caméras calibrées. Notre objectif est de fournir une modélisation rapide pour permettre au modèle construit d'interagir en temps réel avec des environnements virtuels. Parmi les différentes primitives qui peuvent être considérées pour acquérir des modèles tridimensionnels, les silhouettes offrent l'avantage de simplifier la gestion de la visibilité et de permettre des traitements rapides. Les principales limitations des méthodes qui en découlent concernent le rapport défavorable entre la précision du modèle construit et le temps de calcul nécessaire, ainsi que l'extraction des silhouettes dans les images qui reste une étape sensible du processus de modélisation. En réponse à ces limitations, nous proposons deux approches rapides de modélisation à partir de silhouettes. La première suppose que les données, les silhouettes et le calibrage, sont précises, et produit un modèle exact vis-à-vis de ces données. La deuxième permet d'introduire des incertitudes dans les primitives considérées et produit alors un modèle probabiliste du volume observé. Ces deux approches sont illustrées par des résultats sur données synthétiques et réelles, acquises sur la plate-forme GrImage de l'Inria Rhône-Alpes. En particulier une implémentation distribuée et temps réel de la première méthode est proposée. Celle-ci est validée dans le contexte d'une application de réalité virtuelle.