L'analyse des images microscopiques est importante pour le diagnostique medicale. Dans ce travail, la combinaison de classifieurs est introduite comme une methode permettant d'ameliorer la qualite de la segmentation cellulaire par rapport a un seul classifieur. L'objetif principal de cette segmentation est d'extraire les globules blanc (noyau et cytoplasme), globules rouge et le fond des images de la moelle osseuse ou des images sanguines. Notre technique combine (avec le vote majoritaire et/ou la theorie de Dempster Shafer) les resultats obtenus par les Support Vector Machine (SVM) dans differents espaces couleur. Vingt sept images microscopiques ont ete testees et comparees avec les images segmentees manuellement (verite terrain). Dans les meilleurs des cas, ce travail permet d'obtenir des precisions egales a 95.73% pour le noyau et 84.49% pour le cytoplasme.