Cette these presente une approche d'aide au diagnostic pour la caracterisation et le classement de noyaux de cellules (marques par immunofluorescence) de patients atteints par la maladie de la progeria. L'analyse des noyaux permet de diagnostiquer s'ils sont normaux ou pathologiques. L'approche est basee sur une modelisation systematique des elements de diagnostic par differentes caracteristiques et algorithmes de classement par apprentissage. La premiere partie s'interesse au classement des noyaux en fonction de leur forme. Nous effectuons une caracterisation efficace par indices de forme, parmi lesquels quatre nouveaux indices de notre conception. Ces indices permettent de discriminer la forme et ainsi construire un sous-modele de classement efficace. La deuxieme partie propose une nouvelle methode de caracterisation statistique de texture. Cette technique est basee sur le denombrement des regions de meme niveau de gris. Les informations extraites sont stockees sous forme matricielle puis caracterisees a l'aide d'indices de texture dont deux nouveaux qui detectent les textures ayant de grandes zones homogenes mais d'intensites differentes."