Dans cette cette conférence, je passerai en revue un certain nombre de contributions importantes en vision par ordinateur et neuroimagerie où l'apport de la modélisation géométrique nous a permis de faire des avancées significatives. L'apport des géométries différentielle et projective sera abordé en premier et illustré dans le domaine de la Vision par ordinateur avec quelques résultats en segmentation active par ensembles de niveaux, construction de mosaiques, et reconstruction de modèles 3D. J'aborderai ensuite le domaine de la neuroimagerie et plus particulèrement celui de l'imagerie cérébrale computationnelle. Un accent particulier sera mis sur le remarquable apport de la géométrie Riemannienne dans le traitement des données d'IRM de diffusion. Nos algorithmes d'estimation et de segmentation de données d'IRM du tenseur de diffusion seront présentés et appliqués à des fins de cartographie cérébrale par tractographie et reconstruction 3d des fibres de la matière blanche. Les articles en relation avec les différentes approches présentées sont accessibles via la page de l'auteur.