Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la complétion de surfaces représentant des tissus. Les objets numériques sont soit créés directement virtuellement, soit scannés à partir d’objets réels. Encore aujourd’hui, la capture numérique reste imparfaite et les surfaces obtenues présentent régulireèment des trous. Dans le cas de la numérisation de vêtements, cela est d’autant plus vrai en raison de la présence de nombreux plis qui complique le processus de capture. Pour résoudre ce problème, nous proposons deux méthodes de complétion de surfaces spécifiques aux surfaces de tissus, que nous modélisons comme des surfaces développables, c’est-à-dire, dépliables dans le plan sans distorsions. La première méthode utilise des approches de géométrie variationnelle tandis que la seconde est basée sur l’apprentissage. Dans les deux cas, nous proposons d’estimer l’aire et la forme du trou en aplatissant la région entourant ce dernier dans le plan. Ceci nous permet d’en déduire les propriétés intrinsèques de la surface manquante. A partir de cette information, la première approche utilise un modèle de tissu pour replacer la géométrie sur la surface en 3D. La seconde approche entraîne un réseau à compléter des cartes de paramétrisation partielle pour reboucher la surface.