La reconstruction 3D, qui consiste à acquérir une représentation en trois dimensions du monde à partir d'images, constitue l'un des problèmes majeurs de la vision par ordinateur. Dans cet exposé, nous nous intéresserons plus particulièrement aux approches dites "photométriques", c'est-à-dire fondées sur l'analyse des valeurs mesurées par un appareil photographique. Nous verrons comment obtenir des reconstructions denses et de haute précision en inversant le processus de formation de l'image, qui fait intervenir le relief de la scène, sa réflectance et le flux lumineux qui l'éclaire. Des applications à la métrologie, au rééclairage, à l'inspection visuelle de surfaces et à la super-résolution de cartes de profondeur pour les capteurs RGB-D seront présentées. Un soin particulier sera accordé à la modélisation mathématique rigoureuse de ce problème inverse, en vue d'élaborer des solutions numériques naturelles et élégantes. Nous discuterons notamment certains travaux récents fondés sur l'approche variationnelle. Ce cadre numérique à l'interface entre équations aux dérivées partielles, calcul des variations, inférence bayésienne et optimisation, se prête en effet particulièrement bien à l'élaboration de méthodes robustes et efficaces.