La recherche d'images dans de grandes bases d'images suppose des capacités d'interrogation fondées à la fois sur le contenu visuel et thématique. Un lourd travail d'indexation manuelle des images est un préalable à toute tentative d'interrogation "réaliste" de la base, alors que les interrogations fondées uniquement sur le contenu visuel peuvent exploiter les techniques automatiques d'analyse d'images. Il nous semble que les deux approches peuvent être efficacement combinées, de manière à permettre au système de retrouver des documents thématiquement et visuellement pertinents, et également d'autoriser le traitement de bases qui ne sont pas totalement indexées thématiquement. Dans cet article, nous présentons un système réalisant une telle intégration grâce à une pré-organisation du corpus, qui agit à la fois sur les caractéristiques thématiques et visuelles des images. Un processus de recherche adapté à cette organisation est proposé ; il privilégie l'interaction avec l'utilisateur par le biais d'un bouclage de pertinence thématique et visuel. Nous exposons également les résultats de nos expérimentations et quelques pistes d'approfondissement de notre approche.