Pour assurer des missions de manière autonome dans un environnement qui n'est pas parfaitement connu, un robot mobile doit pouvoir disposer de modèles de cet environnement, et notamment pour pouvoir s'y localiser. Pour ceci, il peut naturellement exploiter les données que ses capteurs lui fournissent, mais aussi des informations fournies par d'éventuels capteurs déportés, ou bien provenant d'un autre robot, et même d'un système d'information géographique. L'information commune à ces différentes sources est la géométrie, qui est une caractéristique intrinsèque de l'environnement, et qui permet donc de comparer et fusionner ces différentes sources. L'extraction d'informations géométriques structurées à partir de données perçues par un robot est l'objectif principal de cette thèse.Après une analyse des contributions existantes, et particulièrement des approches dites de cartographie et localisation simultanées (SLAM), nous proposons une approche qui se base sur l'extraction d'amers correspondant à des primitives géométriques plus riches que les points habituellement utilisés, et sur la structuration du modèle d'amers hétérogènes résultant, structuration qui permet notamment la mise en correspondance de modèles de l'environnement.La première partie de la thèse porte sur les opérateurs d'extraction, de suivi et de mise en correspondance de différent types d'amers perçus par vision : points d'intérêt, facettes localement planes et segments de droite. L'exploitation de ces différents types d'amers dans une approche de SLAM hiérarchique est présentée et analysée.Dans une seconde partie, nous présentons une méthode de structuration d'un modèle d'amers hétérogènes et épars en un graphe, dont les noeuds et arêtes sont définis par des attributs de différentes natures (attributs numériques). Une méthode de mise en correspondance entre deux tels graphes est présentée : elle ouvre la voie à de nombreuses fonctions nécessaires à un robot mobile, telles que la mise en correspondance des données perçues entre plusieurs robots ou avec une modèle initial de l'environnement.