La reconnaissance faciale (RF) est un domaine de recherche très actif en raison de ses nombreuses applications dans le domaine de la vision par ordinateur en général et en biométrie en particulier. Cet intérêt est motivé par plusieurs raisons. D'abord, le visage est universel. Ensuite, il est le moyen le plus naturel par les êtres humains de s'identifier les uns des autres. Enfin, le visage en tant que modalité biométrique est présente un caractère non intrusif, ce qui le distingue d'autres modalités biométriques comme l'iris ou l'emprunte digitale. La RF représente aussi des défis scientifiques importants. D'abord parce que tous les visages humains ont des configurations similaires. Ensuite, avec les images faciales 2D que l'on peut acquérir facilement, la variation intra-classe, due à des facteurs comme le changement de poses et de conditions d'éclairage, les variations d'expressions faciales, le vieillissement, est bien plus importante que la variation inter-classe.Avec l'arrivée des systèmes d'acquisition 3D capables de capturer la profondeur d'objets, la reconnaissance faciale 3D (RF 3D) a émergé comme une voie prometteuse pour traiter les deux problèmes non résolus en 2D, à savoir les variations de pose et d'éclairage. En effet, les caméras 3D délivrent généralement les scans 3D de visages avec leurs images de texture alignées. Une solution en RF 3D peut donc tirer parti d'une fusion avisée d'informations de forme en 3D et celles de texture en 2D. En effet, étant donné que les scans 3D de visage offrent à la fois les surfaces faciales pour la modalité 3D pure et les images de texture 2D alignées, le nombre de possibilités de fusion pour optimiser le taux de reconnaissance est donc considérable. L'optimisation de stratégies de fusion pour une meilleure RF 3D est l'objectif principal de nos travaux de recherche menés dans cette thèse.Dans l'état d'art, diverses stratégies de fusion ont été proposées pour la reconnaissance de visages 3D, allant de la fusion précoce "early fusion" opérant au niveau de caractéristiques à la fusion tardive "late fusion" sur les sorties de classifieurs, en passant par de nombreuses stratégies intermédiaires. Pour les stratégies de fusion tardive, nous distinguons encore des combinaisons en parallèle, en cascade ou multi-niveaux. Une exploration exhaustive d'un tel espace étant impossible, il faut donc recourir à des solutions heuristiques qui constituent nos démarches de base dans le cadre des travaux de cette thèse.En plus, en s'inscrivant dans un cadre de systèmes biométriques, les critères d'optimalité des stratégies de fusion restent des questions primordiales. En effet, une stratégie de fusion est dite optimisée si elle est capable d'intégrer et de tirer parti des différentes modalités et, plus largement, des différentes informations extraites lors du processus de reconnaissance quelque soit leur niveau d'abstraction et, par conséquent, de difficulté.Pour surmonter toutes ces difficultés et proposer une solution optimisée, notre démarche s'appuie d'une part sur l'apprentissage qui permet de qualifier sur des données d'entrainement les experts 2D ou 3D, selon des critères de performance comme ERR, et d'autre part l'utilisation de stratégie d'optimisation heuristique comme le recuit simulé qui permet d'optimiser les mélanges des experts à fusionner. [...]