Le manuscrit présente une synthèse des méthodes de détection et de suivi des objets d’intérêt mobile dans un contexte spécifique de détection d’intrusions, c'est-à-dire avec un certain nombre de contraintes fortes, que nous détaillons par la suite. Ces contraintes nous amènent à faire différents compromis. Nous proposons un cadre théorique et un formalisme mathématique permettant de définir une détection d’intrusion à partir d’une représentation continue d’un monde en 3D + t via une représentation discontinue en 2D + t. Nous présentons rapidement les étapes en nous focalisant sur les deux aspects les plus importants à savoir la détection proprement dite et le suivi temporel des objets détectés. Pour ces deux étapes, nous présentons les différentes approches de l’état de l’art que nous avons dans la plupart des cas expérimentées et nous détaillons les principales difficultés que doivent surmonter les algorithmes mis en œuvre. Nous avons fait le choix, dans ce manuscrit, de ne présenter que les algorithmes basés sur des descripteurs ou plus généralement sur le traitement du signal. Ce choix est motivé par les recherches que nous avons menées ces quinze dernières années. Toutefois, pour les aspects détection et suivi, nous présentons quelques travaux basés sur l’apprentissage profond. Cette seconde partie s’intéresse également à la validation et à l’évaluation des algorithmes. Nous montrons les difficultés à proposer des métriques pertinentes en fonction de l’application visée. Nous présentons les évaluations pour chacune des étapes prise indépendamment ainsi que l’évaluation au plus haut niveau de la solution globale de détection d’intrusions.