Les images de traits, et plus specifiquement les images d'ecritures manuscrites, ont des contenus souvent heterogenes et necessitent des methodes specifiques d'analyse pour etre exploitees. Dans cette these, nous proposons la mise au point d'une approche de caracterisation des ecritures manuscrites basee sur la transformee en ondelettes geometriques non-adaptatives que sont les Curvelets. Nous validons cette caracterisation dans differents cadres applicatifs de l'analyse d'images de documents. Les Curvelets ont ete choisies pour leur propriete de bonne localisation des objets anisotropes et leur analyse directionnelle multi-echelle. Elles permettent l'extraction de deux primitives essentielles des ecritures que sont l'orientation et la courbure a des niveaux d'echelles variables. Ces primitives sont rassemblees dans une matrice d'occurrences pour constituer la signature d'une ecriture. Cette derniere est utilisee comme vecteur de caracteristiques dans une application de recherche d'images par le contenu. Nous proposons egalement une evaluation de la similarite locale entre formes plus petites, quelles qu'elles soient, ou seule la primitive orientation est utilisee."