Nous proposons un algorithme qui corrige a posteriori les dérives des méthodes de SLAM. Celui-ci exploite la connaissance a priori d'un modèle 3D simple de l'environnement. Notre méthode se déroule en deux étapes successives. Tout d'abord, un alignement grossier de la reconstruction SLAM avec le modèle 3D est calculé. Pour cela, nous proposons un algorithme d'ICP non-rigide exploitant un modèle de transformations articulées original et adapté au problème. l'alignement obtenu est ensuite raffiné à l'aide d'un ajustement de faisceaux. Pour cela, nous proposons une nouvelle fonction de coût permettant d'intégrer à la fois la cohérence entre les observations 2D et les points 3D reconstruits et la cohérence géométrique avec le modèle 3D de l'environnement. La méthode complète est validée sur des séquences de synthèse et réelles de grande échelle. Enfin, nous montrons que les reconstructions obtenues sont suffisamment précises pour être directement utilisées dans des applications de localisation globale.