This thesis is situated in the domains of robotics and data fusion, and concerns geographic information systems. We study the utility of adding digital maps, which model the urban environment in which the vehicle evolves, as a virtual sensor improving the perception results. Indeed, the maps contain a phenomenal quantity of information about the environment : its geometry, topology and additional contextual information. In this work, we extract road surface geometry and building models in order to deduce the context and the characteristics of each detected object. Our method is based on an extension of occupancy grids : the evidential perception grids. It permits to model explicitly the uncertainty related to the map and sensor data. By this means, the approach presents also the advantage of representing homogeneously the data originating from various sources : lidar, camera or maps. The maps are handled on equal terms with the physical sensors. This approach allows us to add geographic information without imputing unduly importance to it, which is essential in presence of errors. In our approach, the information fusion result, stored in a perception grid, is used to predict the stateof environment on the next instant. The fact of estimating the characteristics of dynamic elements does not satisfy the hypothesis of static world. Therefore, it is necessary to adjust the level of certainty attributed to these pieces of information. We do so by applying the temporal discounting. Due to the fact that existing methods are not well suited for this application, we propose a family of discoun toperators that take into account the type of handled information. The studied algorithms have been validated through tests on real data. We have thus developed the prototypes in Matlab and the C++ software based on Pacpus framework. Thanks to them, we present the results of experiments performed in real conditions.; La plupart des logiciels contrôlant les véhicules intelligents traite de la compréhension de la scène. De nombreuses méthodes existent actuellement pour percevoir les obstacles de façon automatique. La majorité d’entre elles emploie ainsi les capteurs extéroceptifs comme des caméras ou des lidars. Cette thèse porte sur les domaines de la robotique et de la fusion d’information et s’intéresse aux systèmes d’information géographique. Nous étudions ainsi l’utilité d’ajouter des cartes numériques, qui cartographient le milieu urbain dans lequel évolue le véhicule, en tant que capteur virtuel améliorant les résultats de perception. Les cartes contiennent en effet une quantité phénoménale d’information sur l’environnement : sa géométrie, sa topologie ainsi que d’autres informations contextuelles. Dans nos travaux, nous avons extrait la géométrie des routes et des modèles de bâtiments afin de déduire le contexte et les caractéristiques de chaque objet détecté. Notre méthode se base sur une extension de grilles d’occupations : les grilles de perception crédibilistes. Elle permet de modéliser explicitement les incertitudes liées aux données de cartes et de capteurs. Elle présente également l’avantage de représenter de façon uniforme les données provenant de différentes sources : lidar, caméra ou cartes. Les cartes sont traitées de la même façon que les capteurs physiques. Cette démarche permet d’ajouter les informations géographiques sans pour autant leur donner trop d’importance, ce qui est essentiel en présence d’erreurs. Dans notre approche, le résultat de la fusion d’information contenu dans une grille de perception est utilisé pour prédire l’état de l’environnement à l’instant suivant. Le fait d’estimer les caractéristiques des éléments dynamiques ne satisfait donc plus l’hypothèse du monde statique. Par conséquent, il est nécessaire d’ajuster le niveau de certitude attribué à ces informations. Nous y parvenons en appliquant l’affaiblissement temporel. Étant donné que les méthodes existantes n’étaient pas adaptées à cette application, nous proposons une famille d’opérateurs d’affaiblissement prenant en compte le type d’information traitée. Les algorithmes étudiés ont été validés par des tests sur des données réelles. Nous avons donc développé des prototypes en Matlab et des logiciels en C++ basés sur la plate-forme Pacpus. Grâce à eux nous présentons les résultats des expériences effectués en conditions réelles.