L’évolution de l’infographie et des techniques de numérisation a récemment ouvert la voie à une modélisation tridimensionnelle du monde qui nous entoure. Afin de s’adapter à l’hétérogénéité des ressources et médias manipulant ces objets 3D, des techniques basées sur l’analyse multirésolution sont généralement utilisées car elles fournissent une représentation "scalable" de ces modèles géométriques. C’est dans ce cadre de compression et de transmission progressive d’objets 3D (modélisées sous forme de maillages surfaciques) que se situe ce travail de thèse, réalisé dans le cadre du projet "CoSurf" (collaboration entre le laboratoire LIRIS et France Télécom R&D Rennes). Nous proposons ainsi une nouvelle méthode de compression hiérarchique s’appuyant sur une décomposition en ondelettes, outil d’analyse performant et robuste qui a fait ses preuves en termes de compression d’images et de vidéos. Notre méthode se démarque des techniques existantes, puisqu’elle s’appuie sur une segmentation préalable de la surface en régions d’amplitudes fréquentielles variables. Les partitions résultantes peuvent ainsi être traitées indépendamment durant les phases d’analyse multirésolution, de quantification et d’allocation binaire, de façon à s’adapter aux caractéristiques surfaciques locales des maillages et ainsi réduire les informations à coder. La contribution visuelle de chacune des partitions à l’ensemble de la surface est également un point important à considérer dans la phase d’optimisation des bits alloués à celles-ci, notamment pour des applications comme la transmission et la visualisation sélectives. D’autres applications telles que le tatouage, le filtrage ou le débruitage adaptatifs, l’indexation ou enfin la correction d’erreurs après transmission sur un canal bruité, pourraient bénéficier de ce concept générique que nous avons proposé.