L’expression faciale est l’un des principaux moyens non verbaux d’exprimer des intentions dans la communication humaine. Il s’agit de l’un des signaux les plus puissants, naturels et universels permettant aux êtres humains de transmettre leurs états émotionnels et leurs intentions. Ainsi, l’analyse et la compréhension de l’expression faciale humaine sont cruciales pour de nombreuses applications dans de multiples domaines, notamment les soins de santé et les domaines médicaux, la réalité virtuelle et la réalité augmentée, l’éducation et le divertissement. Pour mesurer l’intensité des expressions faciales, la méthode la plus populaire et la plus largement acceptée est l’utilisation du Facial Action Coding System (FACS). Le FACS associe les changements d’expressionfaciale aux actions et aux intensités des muscles qui les produisent. Il définit un ensemble d’unités d’action (UA) faciales différentes, qui sont considérées comme les plus petits mouvements faciaux visuellement discernables. Comme toute expression faciale humaine peut être décomposée en un ensemble d’UA faciales et de leurs intensités, la mesure automatique de l’intensité des UA faciales semble être l’étape clé vers une meilleure compréhension et évaluation de l’expression faciale humaine. Par conséquent, dans cette thèse, nous étudions la mesure automatique des expressions faciales en utilisant les UA du visage, avec une application sur l’estimation automatique de l’intensité de la douleur. [...]