L'entrée multi-points offre un canal d'interaction très expressif pour les dispositifs équipés d'une technologie tactile multi-points. Cependant, alors que la taille du canal de communication est, en théorie, très grande, la plupart des systèmes n'en font, en pratique, qu'un usage très limité. Cet état de fait est probablement dû à la difficulté de gérer un grand nombre de gestes multi-points pour deux raisons principales: (1) les limites cognitives et motrices des humains et (2) les difficultés techniques pour l'élaboration de systèmes de reconnaissance robustes. Cette thèse étudie une nouvelle technique d'entrée, TouchTokens, pour enrichir le vocabulaire de gestes multi-points, en se basant sur la position relative des points de contact et des objets (tokens) passifs. Un TouchToken est un "token" passif avec des encoches qui indiquent à l'utilisateur comment l'attraper, et qui est donc associé à une configuration de doigts qui lui est propre. Ainsi, lorsque les utilisateurs tiennent un token tout en étant en contact avec la surface, le système reconnaît le schéma de points de contact correspondant avec une grande robustesse. Nous commençons par présenter le principe avec des tokens rigides de forme basique. L'algorithme de reconnaissance et la conception des tokens sont issus des conclusions d'une étude formative dans laquelle nous avons collecté et analysé des schémas de points de contact lorsque les utilisateurs tiennent des tokens de taille et de forme variable. Cette première étude montre que les utilisateurs ont des stratégies individuelles cohérentes, mais que ces stratégies dépendent de l'utilisateur. Ces conclusions nous ont menés à l'élaboration de tokens avec des encoches afin que les utilisateurs attrapent un même token toujours de la même façon. L'expérience que nous avons menée sur ce nouvel ensemble de tokens démontre que nous pouvons les reconnaître avec un niveau de robustesse supérieur à 95%. Nous discutons les rôles que peuvent jouer les TouchTokens dans les systèmes interactifs, et nous présentons un échantillon d'applications de démonstration. La conception initiale des TouchTokens ne supporte qu'un ensemble d'interactions se limitant au modèle à deux états de l'interaction directe. Dans un second projet, nous décrivons une technique de fabrication avec une découpeuse laser qui permet de faire des tokens flexibles que les utilisateurs peuvent, par exemple, courber ou compresser en plus de les faire glisser sur la surface. Nous augmentons notre reconnaisseur pour analyser les micro-mouvements des doigts pendant la manipulation du token afin de reconnaître ces manipulations. Cette approche basée sur l'analyse des micro-mouvements des doigts nous permet également de discriminer, lorsque l'utilisateur enlève ses doigts de la surface, le cas où il enlève le token de la surface, du cas où le token est resté sur la surface. Nous rapportons sur les expériences que nous avons menées pour déterminer la valeur des paramètres de nos différents reconnaisseurs, et tester leur robustesse. Nous obtenons des taux de reconnaissance supérieurs à 90% sur les données collectées. Nous finissons cette thèse par la présentation de deux outils qui permettent de construire et reconnaître des tokens de forme arbitraire, TouchTokenBuilder and TouchTokenTracker. TouchTokenBuilder est une application logicielle qui permet de placer des encoches sur des contours vectoriels de forme arbitraire, et qui alerte en cas de conflit de reconnaissance entre tokens. TouchTokenBuilder produit deux fichiers en sortie: une description vectorielle des tokens pour leur construction, et une description numérique servant à leur reconnaissance. TouchTokenTracker est une librairie logicielle qui prend cette description numérique en entrée, et qui permet aux développeurs de traquer la géométrie (position, orientation et forme) des tokens au cours de leur manipulation sur la surface.