Les volumes de données multimédia ont fortement crus ces dernières années. Facebook stocke plus de 100 milliards d'images, 200 millions sont ajoutées chaque jour. Cela oblige les systèmes de recherche d'images par le contenu à s'adapter pour fonctionner à ces échelles. Les travaux présentés dans ce manuscrit vont dans cette direction. Deux observations essentielles cadrent nos travaux. Premièrement, la taille des collections d'images est telle, plusieurs téraoctets, qu'il nous faut obligatoirement prendre en compte les contraintes du stockage secondaire. Cet aspect est central. Deuxièmement, tous les processeurs sont maintenant multi-cœurs et les grilles de calcul largement disponibles. Du coup, profiter de parallélisme et de distribution semble naturel pour accélérer tant la construction de la base que le débit des recherches par lots. Cette thèse décrit une technique d'indexation multidimensionnelle s'appelant eCP. Sa conception prend en compte les contraintes issues de l'usage de disques et d'architectures parallèles et distribuées. eCP se fonde sur la technique de quantification vectorielle non structurée et non itérative. eCP s'appuie sur une technique de l'état de l'art qui est toutefois orientée mémoire centrale. Notre première contribution se compose d'extensions destinées à permettre de traiter de très larges collections de données en réduisant fortement le coût de l'indexation et en utilisant les disques au mieux. La seconde contribution tire profit des architectures multi-cœurs et détaille comment paralléliser l'indexation et la recherche. Nous évaluons cet apport sur près de 25 millions d'images, soit près de 8 milliards de descripteurs SIFT. La troisième contribution aborde l'aspect distribué. Nous adaptons eCP au paradigme Map-Reduce et nous utilisons Hadoop pour en évaluer les performances. Là, nous montrons la capacité de eCP à traiter de grandes bases en indexant plus de 100 millions d'images, soit 30 milliards de SIFT. Nous montrons aussi la capacité de eCP à utiliser plusieurs centaines de cœurs.