Les travaux de la thèse portent sur l'estimation de la saillance du mouvement dans des séquences d'images. Dans une première partie, nous avons traité un sujet très peu abordé: la détection des images présentant un mouvement saillant. Pour cela, nous nous appuyons sur un réseau de neurones convolutif et sur la compensation du mouvement de la caméra. Dans une seconde partie, nous avons conçu une méthode originale d'estimation de cartes de saillance du mouvement. Cette méthode ne requiert pas d'apprentissage. L'indice de saillance est obtenu par une étape d'inpainting du flot optique, suivie d'une comparaison avec le flot initial. Dans un troisième temps, nous nous sommes intéressés à l'estimation de la saillance de trajectoires pour appréhender une saillance progressive. Nous construisons une méthode faiblement supervisée s'appuyant sur un réseau auto-encodeur récurrent, qui représente chaque trajectoire avec un code latent. Toutes ces méthodes ont été validées sur des données de vidéo réelles.