Ces dernières années, avec l’apparition des sites tels que Youtube, Dailymotion ou encore Blip TV, le nombre de vidéos disponibles sur Internet aconsidérablement augmenté. Le volume des collections et leur absence de structure limite l’accès par le contenu à ces données. Le résumé automatique est un moyen de produire des synthèses qui extraient l’essentiel des contenus et les présentent de façon aussi concise que possible. Dans ce travail, nous nous intéressons aux méthodes de résumé vidéo par extraction, basées sur l’analyse du canal audio. Nous traitons les différents verrous scientifiques liés à cet objectif : l’extraction des contenus, la structuration des documents, la définition et l’estimation des fonctions d’intérêts et des algorithmes de composition des résumés. Sur chacun de ces aspects, nous faisons des propositions concrètes qui sont évaluées. Sur l’extraction des contenus, nous présentons une méthode rapide de détection de termes. La principale originalité de cette méthode est qu’elle repose sur la construction d’un détecteur en fonction des termes cherchés. Nous montrons que cette stratégie d’auto-organisation du détecteur améliore la robustesse du système, qui dépasse sensiblement celle de l’approche classique basée sur la transcription automatique de la parole.Nous présentons ensuite une méthode de filtrage qui repose sur les modèles à mixtures de Gaussiennes et l’analyse factorielle telle qu’elle a été utilisée récemment en identification du locuteur. L’originalité de notre contribution tient à l’utilisation des décompositions par analyse factorielle pour l’estimation supervisée de filtres opérants dans le domaine cepstral.Nous abordons ensuite les questions de structuration de collections de vidéos. Nous montrons que l’utilisation de différents niveaux de représentation et de différentes sources d’informations permet de caractériser le style éditorial d’une vidéo en se basant principalement sur l’analyse de la source audio, alors que la plupart des travaux précédents suggéraient que l’essentiel de l’information relative au genre était contenue dans l’image. Une autre contribution concerne l’identification du type de discours ; nous proposons des modèles bas niveaux pour la détection de la parole spontanée qui améliorent sensiblement l’état de l’art sur ce type d’approches.Le troisième axe de ce travail concerne le résumé lui-même. Dans le cadre du résumé automatique vidéo, nous essayons, dans un premier temps, de définir ce qu’est une vue synthétique. S’agit-il de ce qui le caractérise globalement ou de ce qu’un utilisateur en retiendra (par exemple un moment émouvant, drôle....) ? Cette question est discutée et nous faisons des propositions concrètes pour la définition de fonctions d’intérêts correspondants à 3 différents critères : la saillance, l’expressivité et la significativité. Nous proposons ensuite un algorithme de recherche du résumé d’intérêt maximal qui dérive de celui introduit dans des travaux précédents, basé sur la programmation linéaire en nombres entiers.