Dans cette thèse, nous avons étudié comment la cohérence temporelle et spatiale des particules lagrangiennes peut améliorer l’efficacité des algorithmes de suivi. Nous avons contraint l’algorithme à suivre l’information basée sur la physique des mouvements cohérents puisque les particules traceuses lagrangiennes se déplacent localement et se comportent de manière cohérente avec leurs voisins. Nous avons utilisé le concept de structures cohérentes lagrangiennes (LCS) sur des trajectoires lagrangiennes éparses pour déterminer les mouvements cohérents locaux des flux turbulents. Les LCS présentent des crêtes de ligne/surface (frontières) dans les écoulements 2D/3D qui séparent les régions d’écoulement ayant des trajectoires dynamiquement différentes. Par conséquent, nous pouvons quantifier les trajectoires cohérentes et non cohérentes des voisins en fonction des crêtes LCS. Dans cette thèse, l’idée d’utiliser les mouvements cohérents locaux des particules lagrangiennes a été discutée dans trois algorithmes de vélocimétrie. Nous avons montré comment les mouvements cohérents peuvent augmenter la robustesse des techniques d’initialisation des trajectoires. Ensuite, l’idée a été employée pour améliorer la performance de la prédiction. Enfin, l’approche proposée a été adaptée et appliquée aux algorithmes classiques de PIV.