L’analyse du mouvement dans une vidéo consiste à estimer, à partir d’une séquence d’images, le déplacement apparent des objets projetés sur le plan focal d’une caméra, statique ou mobile. Un grand nombre de domaines comme la robotique, la vidéo surveillance, le cinéma ou encore les applications militaires, reposent sur cette analyse pour interpréter le contenu d’une vidéo. Ce problème a été l’un des premiers à être approché par les chercheurs en traitement d’image. De nombreuses solutions ont été proposées et permettent une estimation suffisamment précise et robuste pour un grand nombre d’applications. Cependant, la complexité algorithmique de ces solutions et/ou le manque d’optimisations de leur implantations logicielles rendent leur utilisation dans les applications à forte contraintes de calculs difficile voire impossible.Dans les travaux présentés dans cette thèse, nous avons optimisé trois types d’analyses de mouvement en prenant en compte, non seulement la complexité algorithmique, mais aussi tous les facteurs impactant le temps de calcul sur les processeurs actuels comme la parallélisation, la consommation mémoire, la régularité des accès mémoire ou encore le type des opérations arithmétiques. Cette diversité des problématiques nous a conduits à élaborer notre thèse à l’intersection des domaines du génie logiciel et du traitement d’image. Nos contributions ont permis le développement d’applications temps réel comme la reconnaissance d’actions, la stabilisation vidéo et la segmentation d’objets mobiles.