Les procédures mini-invasives basées sur la fluoroscopie représentent la référence pour le diagnostic et le traitement de diverses pathologies du système cardiovasculaire. Durant ce type de procédures, les cliniciens sont obligés de déduire l’environnement anatomique, ainsi que la forme de l’instrument chirurgicale, à partir d'images bidimensionnelles. Ce manque de perception de profondeur, qui est ultérieurement complexifié par l’environnement anatomique où de multiples organes et structures se superposent, a été identifié comme l’un des facteurs les plus importants affectant les performances cliniques. Plusieurs méthodes ont été proposées pour améliorer la visualisation des images fluoroscopiques 2D, ce qui permettrait d’améliorer la vision globale du clinicien et, avec cela, la réussite finale de la procédure. Une approche largement utilisée consiste à créer une reconstruction virtuelle 3D de la scène chirurgicale, et la combiner avec les images fluoroscopiques 2D pour avoir une vision augmentée. De manière générale, ce type de méthodes permettent de reconstruire la forme 3D de l’instrument chirurgicale (et / ou les structures anatomiques) en combinant : des a priori sur la forme et le comportement du dispositif avec des observations externes, qui fournissent une information incomplète sur sa configuration actuelle. Après avoir mis en évidence les limites des méthodes existantes, notre objectif était de développer une méthode qui : 1. fournit une bonne description de la forme et du comportement de l’instrument chirurgicale ; en particulier en modélisant les interactions non-rigides qui peuvent se produire avec l'anatomie environnante et les phénomènes non linéaires, tels que les contacts non-glissants ; 2. se base uniquement sur l’utilisation d’images fluoroscopiques monoculaires, sans qu'il soit nécessaire d'intégrer des capteurs externes sur le dispositif chirurgicale ; 3. prend en compte et permet de compenser les incertitudes qui pourraient exister sur le paramétrage du modèle et le bruit affectant les observations externes ; 4. est compatible avec les calculs en temps réel ; Nous avons d'abord proposé une approche purement déterministe, où les informations projectives des images fluoroscopiques sont intégrées au modèle sous forme de contraintes mécaniques. Malgré les bons résultats, la méthode proposée ne permet pas de prendre en compte des phénomènes fortement non-linéaires. De plus, les erreurs sur le modèle de navigation et le bruit sur les observations externes ne sont pas prises en compte. Pour les raisons ci-dessus, nous avons développé une nouvelle approche stochastique. Compte tenu de la difficulté du problème de reconstruction 2D-3D, la forme 3D du dispositif interventionnel peut être considérée comme une variable aléatoire. Cette variable est décrite, en même temps, par un modèle de prédiction, qui donne une description du comportement de la variable dans le temps et qui est caractérisé par des incertitudes, et des observations externes, qui sont partielles et affectées par du bruit. En particulier, cette thèse vise à développer une nouvelle approche où la simulation basée-physique de la navigation du cathéter est combinée à des observations 2D externes à travers une méthode bayésienne. Alors que le modèle basé-physique fournit une prédiction de la forme de l’instrument dans les vaisseaux sanguins (en tenant compte des interactions avec l'anatomie environnante), un filtre de Kalman Unscented est utilisé pour corriger la navigation en utilisant des informations 2D, extraites d'images fluoroscopiques. La méthode proposée a été évaluée à la fois sur des données synthétiques et réelles. A la fin de notre travail, nous présentons et analysons les limites actuelles de notre méthode, en proposant des solutions possibles, ainsi que quelques perspectives pour des futures applications.