International audience; Over the last years, a growing number of mobile mapping systems have been developped in order to obtain large amounts of accurate georeferenced data on urban canyons. The main application of such data is to improve the existing geographic database, particularly in terms of its accuracy, the level of detail and the diversity of represented objects. Indeed, we should mention fine geometric modelling and fine façade texturation, object extraction such as trees, poles, road signs marks, furniture, vehicles,etc. However, the geopositionning system fails to give sufficient positionning accuracy for that purpose. In particular, GPS masks are corrected by a Inertial NavigationSystem (INS) which can induce drifts. That is why it is absolutly necessary to register the mobile data with a high level of detail butwith poor positionning and a low level of detail of the geometric database but which is accurately localised, whether in 2D or 3D. This article presents a generic and efficient method of such registration. The process is based on a method like a point to plane ICP ("Iterative Closest Point"). According to the georeferencing error, the drift vary non-linearly, but slowly in time, the trajectory will be model as a chain with a certain rigidity. For each iteration, the trajectory is deformed in order to minimise the distance between laser points and planar model primitives. Thus, the drift is approximated by a piecewise linear function of time. The method has been tested on real data (a scan of the city of Paris at 3.6 million laser points on a 3D model of approximately 71,400 triangles). Finally, the robustness and the accuracy of this algorithm are evaluated and discussed.; Depuis quelques années, des véhicules de cartographie mobile ont été développés pour acquérir des données géoréférencées très précises et en grande quantité au niveau du canyon urbain. L'application majeure des données collectées par ces véhicules est d'améliorer les bases de données géographiques existantes, en particulier leur précision, leur niveau de détail et la diversité des objets représentés. On peut citer entre autres applications la modélisation géométrique fine et la texturation des façades, l'extraction de "petits" objets comme les troncs d'arbres, poteaux, panneaux, mobiliers urbain, véhicules,... Cependant, les systèmes de géopositionnement de ces véhicules ne parviennent pas à fournir une localisation d'une précision suffisante pour cette tâche. En particulier, les masques GPS fréquents en milieu urbain sont paliés par les mesures de la centrale inertielle grâce à un algorithme de fusion de données pouvant entraîner une dérive. C'est pourquoi, un recalage est indispensable pour mettre en correspondance ces données mobiles très détaillées avec les bases de données géographiques moins détaillées mais mieux géopositionnées, qu'elles soient 2D ou 3D. Cet article présente une méthode générique et efficace permettant un tel recalage. Le processus est basé sur une méthode de type ICP ("Iterative Closest Point") point à plan. On suppose que l'erreur de géopositionnement, ou dérive varie de façon non linéaire, mais lentement en fonction du temps. On modélise donc la trajectoire par une "chaîne" ayant une certaine rigidité. A chaque itération, la trajectoire est déformée afin de minimiser la distance des points laser aux primitives planes du modèle. Cette méthode permet d'approximer la dérive par une fonction linéaire par intervalle de temps. La méthode est testée sur des données réelles (3,6 millions de points laser acquis sur un quartier de la ville de Paris sont recalés sur un modèle 3D d'environ 71.400 triangles). Enfin, la robustesse et la précision de cet algorithme sont évaluées et discutées. Mots clés : Recalage non-rigide, ICP, Modèle géométrique 3D, Données laser mobiles. Abstract Over the last years, a growing number of mobile mapping systems have been developped in order to obtain large amounts of accurate georeferenced data on urban canyons. The main application of such data is to improve the existing geographic database, particularly in terms of its accuracy, the level of detail and the diversity of represented objects. Indeed, we should mention fine geometric modelling and fine façade texturation, object extraction such as trees, poles, road signs marks, furniture, vehicles,etc. However, the geopositionning system fails to give sufficient positionning accuracy for that purpose. In particular, GPS masks are corrected by a Inertial Navigation System (INS) which can induce drifts. That is why it is absolutly necessary to register the mobile data with a high level of detail but with poor positionning and a low level of detail of the geometric database but which is accurately localised, whether in 2D or 3D. This article presents a generic and efficient method of such registration. The process is based on a method like a point to plane ICP ("Iterative Closest Point"). According to the georeferencing error, the drift vary non-linearly, but slowly in time, the trajectory will be model as a chain with a certain rigidity. For each iteration, the trajectory is deformed in order to minimise the distance between laser points and planar model primitives. Thus, the drift is approximated by a piecewise linear function of time. The method has been tested on real data (a scan of the city of Paris at 3.6 million laser points on a 3D model of approximately 71,400 triangles). Finally, the robustness and the accuracy of this algorithm are evaluated and discussed.