Les modèles déformables constituent un outil général et puissant pour la segmentation d'images. Au cours des quinze dernières années, les modèles déformables 3D (ou surfaces actives) ont été largement utilisés pour déterminer les frontières de régions d'intérêt dans des images volumétriques. Ils ont été développés à partir de nombreuses représentations et algorithmes d'évolution. Nous considérons ici un type de surface active particulier, le maillage déformable, sur lequel sont appliquées deux méthodes d'évolution différentes. L'article présente le modèle de surface active et ces deux méthodes : l'algorithme glouton (greedy) et l'approche physique. Nous comparons les deux approches en terme de complexité, de rapidité d'exécution ainsi que de qualité de segmentation, évaluée grâce à une fonction de distance comparant la frontière déterminée par la surface active à une vérité terrain. Des expérimentations sont menées sur des images 3D artificielles et réelles.