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Numerical simulations generate large amounts of data that is far greater than the available resources on a workstation and it is unlikely that future developments of resource technology will be able to keep up with the growing demand. The finite element meshes supporting these simulations are normally composed of several millions of volumetric cells having embedded sub-structures of varying dimensions (surfaces and linear features) such as thin material-boundary layers. Postprocessing this large data in order to reduce the required amount of data needed to represent it allows a user to visualize and manipulate the data interactively on a single workstation. However, existing tools in scientific visualization do not allow or only partially reach the interactive exploration goals for this type of data (i.e., large number of cells, sub-structures, thin layers . . .). The dissertation presents two main steps for interactively rendering large data ; a postprocessing and visualization step. The postprocessing step uses an approach having hierarchical organization of data in order to construct a multiresolution representation allowing subsequent interactive visualization. This step is based on a mesh simplification algorithm that uses iterative edge collapses while preserving both mesh topology and the topology of all embedded sub-structures. The robust topological criteria introduced in this work are derived from theoretical notions in algebraic topology. The visualization step uses the multiresolution representation produced in the first step to speed up rendering time of the data. In a progressive, invertible and local way, the method adapts dynamically to the required resolution, specified by the user, and the hardware resources available. This dissertation illustrates the application of these techniques of hierarchical organization and visualization on data from various fields, particularly on data obtained from electromagnetic simulations by the CEA/CESTA., Les simulations numériques génèrent une quantité de résultats disproportionnée par rapport aux moyens d'exploitation, sans espoir d'atténuation à terme. Les maillages supportant ces simulations, sont composés de plusieurs dizaines de millions de cellules volumiques avec, plus spécifiquement, des sous-structures imbriquées de différentes dimensions (surfaciques et linéiques) et des couches minces de matériaux. En phase de post-traitement, un utilisateur devrait être capable de visualiser et de manipuler ces données, à temps interactif, sur sa propre machine d'exploitation. Cependant, les outils existants en visualisation scientifique ne permettent pas ou que partiellement d'atteindre les objectifs souhaités avec ce type de données (grand nombre de mailles, sous-structures, couches minces, . . .).Dans cette thèse, une approche par hiérarchisation des données est proposée afin de construire une représentation multirésolution autorisant la visualisation interactive d'une grande quantité d'information. L'étape de hiérarchisation est basée sur un algorithme de simplification de maillages, par contractions itératives d'arêtes, préservant à la fois la topologie du maillage et celle de toutes les sous-structures imbriquées. Les critères topologiques robustes introduits dans ces travaux, s'appuient sur des notions théoriques en topologie algébrique. L'étape de visualisation utilise la représentation multirésolution pour accélérer l'affichage des résultats. De façon progressive, inversible et locale, l'utilisateur modifie dynamiquement la résolution selon ses besoins et les ressources matérielles dont il dispose.Cette thèse illustre la mise en oeuvre de ces techniques de hiérarchisation et de visualisation dans de nombreux domaines d'applications notamment dans le cadre d'exploitation de résultats issus de simulations en électromagnétismedu CEA/CESTA.