Ces travaux s’inscrivent dans le cadre du projet VIPA « Véhicule Individuel Public Autonome », au cours duquel le LASMEA et ses partenaires ont mis au point des véhicules capables de naviguer automatiquement, sans aucune infrastructure extérieure dédiée, dans des zones urbaines (parkings, zones piétonnes, aéroports). Il est doté de deux caméras, l’une à l’avant, et l’autre à l’arrière. Avant son déploiement, le véhicule doit tout d’abord être étalonné et conduit manuellement afin de reconstruire la carte d’amers visuels dans laquelle il naviguera ensuite automatiquement. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer et de mettre en oeuvre des méthodes souples permettant d’étalonner cet ensemble de caméras dont les champs de vue sont totalement disjoints. Après une étape préalable d’étalonnage intrinsèque et un état de l’art sur les systèmes multi-caméra, nous développons et mettons en oeuvre différentes méthodes d’étalonnage extrinsèque (déterminant les poses relatives des caméras à champs de vue disjoints). La première méthode présentée utilise un miroir plan pour créer un champ de vision commun aux différentes caméras. La seconde approche consiste à manoeuvrer le véhicule pendant que chaque caméra observe une scène statique composée de cibles (dont la détection est sous-pixellique). Dans la troisième approche, nous montrons que l’étalonnage extrinsèque peut être obtenu simultanément à la reconstruction 3D (par exemple lors de la phase d’apprentissage), en utilisant des points d’intérêt comme amers visuels. Pour cela un algorithme d’ajustement de faisceaux multi-caméra a été développé avec une implémentation creuse. Enfin, nous terminons par un étalonnage déterminant l’orientation du système multi-caméra par rapport au véhicule.