Nous présentons un nouvel algorithme incrémental et parallèle d'analyse factorielle des correspondances (AFC) pour la recherche d'images à grande échelle en utilisant le processeur de la carte graphique (GPU). L'AFC est adaptée à la recherche d'images par le contenu en utilisant des descripteurs locaux des images (SIFT). L'AFC permet de réduire le nombre de dimensions et de découvrir des thèmes qui permettent de diminuer le nombre d'images à parcourir et donc le temps de réponse d'une requête. Pour traiter de très grandes bases d'images, nous présentons une version incrémentale et parallèle d'AFC, puis nous utilisons ses indicateurs pour construire des fichiers inversés pour retrouver les images contenant les mêmes thèmes que l'image requête. Cette étape est elle aussi parallélisée sur GPU pour obtenir des réponses rapides. Les résultats numériques sur la base de données d'images Nistér- Stewénius plongée dans 1 million d'images de FlickR montrent que notre algorithme incrémental et parallèle est très significativement plus rapide que sa version standard