L’apprentissage faiblement supervisé cherche à réduire au minimum l’effort humain requis pour entrainer les modèles de l’état de l’art. Cette technique permet de tirer parti d’une énorme quantité de données. Toutefois, dans la pratique, les méthodes faiblement supervisées sont nettement moins efficaces que celles qui sont totalement supervisées. Plus particulièrement, dans l’apprentissage profond, où les approches de vision par ordinateur sont les plus performantes, elles restent entièrement supervisées, ce qui limite leurs utilisations dans les applications du monde réel. Cette thèse tente tout d’abord de combler le fossé entre les méthodes faiblement supervisées et entièrement supervisées en utilisant l’information de mouvement. Puis étudie le problème de la segmentation des objets en mouvement, en proposant l’une des premières méthodes basées sur l’apprentissage pour cette tâche.Dans une première partie de la thèse, nous nous concentrons sur le problème de la segmentation sémantique faiblement supervisée. Le défi est de capturer de manières précises les bordures des objets et d’éviter les optimums locaux (ex : segmenter les parties les plus discriminantes). Contrairement à la plupart des approches de l’état de l’art, qui reposent sur des images statiques, nous utilisons les données vidéo avec le mouvement de l’objet comme informations importantes. Notre méthode utilise une approche de segmentation vidéo de l’état de l’art pour segmenter les objets en mouvement dans les vidéos. Les masques d’objets approximatifs produits par cette méthode sont ensuite fusionnés avec le modèle de segmentation sémantique appris dans un EM-like framework, afin d’inférer pour les trames vidéo, des labels sémantiques au niveau des pixels. Ainsi, au fur et à mesure que l’apprentissage progresse, la qualité des labels s’améliore automatiquement. Nous intégrons ensuite cette architecture à notre approche basée sur l’apprentissage pour la segmentation de la vidéo afin d’obtenir un framework d’apprentissage complet pour l’apprentissage faiblement supervisé à partir de vidéos.Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions la segmentation vidéo non supervisée, plus précisément comment segmenter tous les objets dans une vidéo qui se déplace indépendamment de la caméra. De nombreux défis tels qu’un grand mouvement de la caméra, des inexactitudes dans l’estimation du flux optique et la discontinuité du mouvement, complexifient la tâche de segmentation. Nous abordons le problème du mouvement de caméra en proposant une méthode basée sur l’apprentissage pour la segmentation du mouvement : un réseau de neurones convolutif qui prend le flux optique comme entrée et qui est entraîné pour segmenter les objets qui se déplacent indépendamment de la caméra. Il est ensuite étendu avec un flux d’apparence et un module de mémoire visuelle pour améliorer la continuité temporelle. Le flux d’apparence tire profit de l’information sémantique qui est complémentaire de l’information de mouvement. Le module de mémoire visuelle est un paramètre clé de notre approche : il combine les sorties des flux de mouvement et d’apparence et agréger une représentation spatio-temporelle des objets en mouvement. La segmentation finale est ensuite produite à partir de cette représentation agrégée. L’approche résultante obtient des performances de l’état de l’art sur plusieurs jeux de données de référence, surpassant la méthode d’apprentissage en profondeur et heuristique simultanée.