  Dans cet article, nous pr\'esentons une m\'ethode pour la d\'etection et la
classification d'artefacts au niveau du sol, comme phase de filtrage
pr\'ealable \`a la mod\'elisation d'environnements urbains. La m\'ethode de
d\'etection est r\'ealis\'ee sur l'image profondeur, une projection de nuage de
points sur un plan image o\`u la valeur du pixel correspond \`a la distance du
point au plan. En faisant l'hypoth\`ese que les artefacts sont situ\'es au sol,
ils sont d\'etect\'es par une transformation de chapeau haut de forme par
remplissage de trous sur l'image de profondeur. Les composantes connexes ainsi
obtenues, sont ensuite caract\'eris\'ees et une analyse des variables est
utilis\'ee pour la s\'election des caract\'eristiques les plus discriminantes.
Les composantes connexes sont donc classifi\'ees en quatre cat\'egories
(lampadaires, pi\'etons, voitures et "Reste") \`a l'aide d'un algorithme
d'apprentissage supervis\'e. La m\'ethode a \'et\'e test\'ee sur des nuages de
points de la ville de Paris, en montrant de bons r\'esultats de d\'etection et
de classification dans l'ensemble de donn\'ees.---In this article, we present a
method for detection and classification of artifacts at the street level, in
order to filter cloud point, facilitating the urban modeling process. Our
approach exploits 3D information by using range image, a projection of 3D
points onto an image plane where the pixel intensity is a function of the
measured distance between 3D points and the plane. By assuming that the
artifacts are on the ground, they are detected using a Top-Hat of the hole
filling algorithm of range images. Then, several features are extracted from
the detected connected components and a stepwise forward variable/model
selection by using the Wilk's Lambda criterion is performed. Afterward, CCs are
classified in four categories (lampposts, pedestrians, cars and others) by
using a supervised machine learning method. The proposed method was tested on
cloud points of Paris, and have shown satisfactory results on the whole
dataset.
