L'analyse de visages est un sujet de recherche tr s actif puisqu'il concerne de nombreux domaines d'application tels que la s curit , la robotique (interaction homme machine, expression des motions), le handicap (communication par le visage), etc. Dans ce cadre de recherches, nous avons mis en place un syst me de reconnaissance de visages parlants visant am liorer la robustesse du syst me de compr hension et d'interpr tation pragmatique de la communication homme machine multimodale CHMM par l'introduction de vis mes. Les signaux tudi s sont des s quences monosyllabiques repr sentant les 28 phon mes de la langue Arabe. Plusieurs classifieurs ont t utilis s et une valuation des r sultats est propos e. Notre analyse de la fusion s rielle des param tres acoustiques, utilise les param tres MFCC/PLP et dans le cas du visuels les param tres DCT/DWT, on obtient ainsi des vecteurs audiovisuels, ces derniers servent comme vecteurs d'entr e au classifieur neuronal MLP ou RBF pour r aliser la reconnaissance audiovisuelle du locuteur d pendant de syllabes Arabes. Nous avons montr que la modalit visuelle am liore fortement les r sultats de la reconnaissance acoustique.