Ces derniers temps, de nouvelles données riches en information ont été produites : les Séries Temporelles d'Images Satellitaires qui permettent d'observer les évolutions de la surface de la Terre. Ces séries constituent un grand volume de données et elles contiennent des informations complexes et d'intérêt. Par exemple, de nombreux événements spatio-temporels, tels que les récoltes, la maturation de cultures ou l'évolution de zones urbaines, peuvent y être obsérvés et sont utiles pour des problèmatiques de télé-surveillance. Dans ce contexte, cette thèse se propose d'extraire l'information automatiquement pour aider à la compréhension des événements spatio-temporels et de compresser pour limiter l'espace de stockage. Aussi l'objectif majeur de ces travaux consiste en la conception d'une méthodologie incorporant conjointement l'extraction d'information et la compression. Ce traitement conjoint nous permet d'obtenir une représentation compacte des Séries Temporelles d'Images Satellitaires qui contienne un index du contenu informationnel. Plus précisément, ces travaux décrivent dans un premier temps le concept d'extraction et de compression conjointes où l'extraction est vue comme une compression avec pertes de l'information. Dans un second temps, deux méthodologies élaborées à partir du concept précédent sont présentées. La première permet de construire un index du contenu informationnel en se fondant sur le principe d'Information Bottleneck. La seconde permet de construire un code ou une représentation compacte qui intègre un index du contenu informationnel. Finalement, ces deux méthodes sont validées et comparées sur des données synthétiques et sont par la suite appliquées avec succès aux Séries Temporelles d'Images Satellitaires.