Nous présentons une nouvelle méthode d'analyse de séquences d'images adaptée à l'extraction automatique en temps réel de mouvements localisés dans des scènes naturelles. Nous montrons comment extraire ces mouvements sous la forme de voisinages de points formés dans un espace de très grande dimension par le plongement temporel des variations de niveaux de gris des pixels d'une même enveloppe. Nous présentons tout d'abord notre méthode d'extraction rapide des voisinages dans cet espace multidimensionnel. Ses étapes principales sont l'indexation et le chaînage des points : l'indexation des points se fait selon une courbe fractale qui remplit l'espace, et le chaînage des points indexés permet un accès immédiat aux points voisins. Nous validons ensuite la méthode dans le cas du plongement temporel d'enveloppes de pixels rendus dynamiques par la présence de fumée. L'application est un détecteur des feux de forêts capable de faire la distinction entre des enveloppes causées par une source de fumée ou par tout autre phénomène dynamique pouvant apparaître localement dans un paysage. On exploite les propriétés caractéristiques des mouvements fugitifs et diversifiés qui sont causés par les bouffées de fumée, même à l'intérieur de petites enveloppes de pixels. Nous généralisons ensuite les perspectives d'utilisation de la méthode du plongement fractal en envisageant d'autres types d'applications par l'extraction de caractéristiques autres que des mouvements....