L'objectif de cette thèse est de proposer une approche générale pour l'indexation et la recherche de vidéos pour la vidéosurveillance. L'approche proposée comprend deux phases : la phase l'indexation et celle de recherche. An d'utiliser les résultats de différents modules d'analyse vidéo, un modèle de données est proposé. La phase d'indexation visant à préparer des données déterminées dans ce modèle de données effectue trois tâches. Premièrement, deux nouvelles méthodes de détection des blobs représentatifs de la tâche représentation d'objets déterminent un ensemble de blobs. Deuxièmement, la tâche extraction consiste à analyser des descripteurs sur les objets indexés. Finalement, la tâche indexation calcule les attributs et les stocke dans une base de données. La phase de recherche comprend quatre tâches. Dans la tâche formulation de requêtes, afin de permettre à l'utilisateur d'exprimer ses requêtes, un nouveau langage est proposé. Une nouvelle méthode dans la tâche mise en correspondance permet de retrouver efficacement les résultats pertinents. La tâche retour de pertinence permet d'interagir avec l'utilisateur an d'améliorer les résultats de recherche.