Ce papier est une synthèse de différentes études apportant un regard scientifique sur la contention qui consiste à exercer des pressions sur la jambe humaine au moyen de chaussettes ou de bas afin de faciliter le reflux veineux. Il paraît évident que la répartition des pressions sur la jambe affecte le débit sanguin dans les veines. Néanmoins, la répartition conduisant à un débit veineux optimal est non triviale, et diffère en fonction de l'application : traitement médical ou récupération chez les sportifs. Afin d'améliorer les connaissances à ce sujet, un modèle numérique 2D a été mis en place pour calculer les champs de contraintes dans la jambe en prenant en compte le comportement mécanique réel des articles de contention et des tissus de la jambe. Des méthodes d'identification appropriées, basées soit sur le recalage de modèle et la corrélation d'images numériques (pour les articles de contention), soit sur le recalage de modèle par mise en correspondance locale non linéaire d'images fournies par l'IRM (pour les tissus internes de la jambe), ont été développées pour identifier ces paramètres de comportement. This paper presents a synthesis of different studies willing to bring a scientific insight into leg compression, which is the process of applying external compression forces onto the human leg with stockings or socks, for enhancing the venous flow. It seems obvious that the pressure distribution on the leg affects the blood flow in the veins. However, the pressure distribution that leads to the optimal blood flow is not trivial, and it is different with regard to the application: medical treatment or recovering after an effort in sports. In order to improve the scientific knowledge about this topic, a numerical 2D model was set up for computing stress fields inside the leg, accounting for the actual material properties of both the compression stocking and of the leg biological tissues. Suitable identification methods, based either on model updating from digital image correlation (for the compression stockings), or on image warping and model updating from MRI scans (for the internal leg tissues), were developed for retrieving these material properties.