Une carte généralisée est un modèle topologique permettant de représenter implicitementun ensemble de cellules (sommets, arêtes, faces , volumes, . . .) ainsi que l’ensemblede leurs relations d’incidence et d’adjacence au moyen de brins et d’involutions. Les cartes généralisées sont notamment utilisées pour modéliser des images et objets3D. A ce jour il existe peu d’outils permettant l’analyse et la comparaison de cartes généralisées.Notre objectif est de définir un ensemble d’outils permettant la comparaisonde cartes généralisées.Nous définissons tout d’abord une mesure de similarité basée sur la taille de la partiecommune entre deux cartes généralisées, appelée plus grande sous-carte commune.Nous définissons deux types de sous-cartes, partielles et induites, la sous-carte induitedoit conserver toutes les involutions tandis que la sous-carte partielle autorise certaines involutions à ne pas être conservées. La sous-carte partielle autorise que les involutionsne soient pas toutes conservées en analogie au sous-graphe partiel pour lequelles arêtes peuvent ne pas être toutes présentes. Ensuite nous définissons un ensembled’opérations de modification de brins et de coutures pour les cartes généralisées ainsiqu’une distance d’édition. La distance d’édition est égale au coût minimal engendrépar toutes les successions d’opérations transformant une carte généralisée en une autrecarte généralisée. Cette distance permet la prise en compte d’étiquettes, grâce à l’opérationde substitution. Les étiquettes sont posées sur les brins et permettent d’ajouter del’information aux cartes généralisées. Nous montrons ensuite, que pour certains coûtsnotre distance d’édition peut être calculée directement à partir de la plus grande souscartecommune.Le calcul de la distance d’édition est un problème NP-difficile. Nous proposons unalgorithme glouton permettant de calculer en temps polynomial une approximation denotre distance d’édition de cartes. Nous proposons un ensemble d’heuristiques baséessur des descripteurs du voisinage des brins de la carte généralisée permettant de guiderl’algorithme glouton, et nous évaluons ces heuristiques sur des jeux de test générésaléatoirement, pour lesquels nous connaissons une borne de la distance.Nous proposons des pistes d’utilisation de nos mesures de similarités dans le domainede l’analyse d’image et de maillages. Nous comparons notre distance d’éditionde cartes généralisées avec la distance d’édition de graphes, souvent utilisée en reconnaissancede formes structurelles. Nous définissons également un ensemble d’heuristiquesprenant en compte les étiquettes de cartes généralisées modélisant des images etdes maillages. Nous mettons en évidence l’aspect qualitatif de notre appariement, permettantde mettre en correspondance des zones de l’image et des points du maillages.