Cette thèse est motivée par le diagnostic et l’évaluation des maladies neuro-dégénératives et dans le but de diagnostique sur la base de l’attention visuelle.Néanmoins, le dépistage à grande échelle de la population n’est possible que si des modèles de prédiction automatique suffisamment robustes peuvent être construits. Dans ce contexte nous nous intéressons `a la conception et le développement des modèles de prédiction automatique pour un contenu visuel spécifique à utiliser dans l’expérience psycho-visuelle impliquant des patients atteints des maladies neuro-dégénératives. La difficulté d’une telle prédiction réside dans une très faible quantité de données d’entraînement. Les modèles de saillance visuelle ne peuvent pas être fondés sur les caractérisitiques “bottom-up” uniquement, comme le suggère la théorie de l’intégration des caractéristiques. La composante “top-down” de l’attention visuelle humaine devient prépondérante au fur et à mesure d’observation de la scène visuelle. L’attention visuelle peut-être prédite en se basant sur les scènes déjà observées. Les réseaux de convolution profonds (CNN) se sont révèlés être un outil puissant pour prédire les zones saillantes dans les images statiques.Dans le but de construire un modèle de prédiction automatique pour les zones saillantes dans les vidéos naturels et intentionnellement dégradées, nous avons conçu une architecture spécifique de CNN profond. Pour surmonter le manque de données d’apprentissage,nous avons conçu un système d’apprentissage par transfert dérivé de la méthode de Bengio.Nous mesurons ses performances lors de la prédiction de régions saillantes. Les r´esultatsobtenus sont int´eressants concernant la r´eaction des sujets t´emoins normaux contre leszones d´egrad´ees dans les vid´eos. La comparaison de la carte de saillance pr´edite des vid´eosintentionnellement d´egrad´ees avec des cartes de densit´e de fixation du regard et d’autresmod`eles de r´ef´erence montre l’int´erˆet du mod`ele d´evelopp´e.