En robotique mobile, les techniques d'apprentissage qui utilisent la vision artificielle representent le plus souvent l'image par un ensemble de descripteurs visuels. Ces descripteurs sont extraits en utilisant une methode fixee a l'avance ce qui compromet les capacites d'adaptation du systeme a un environnement visuel changeant. La methode proposee dans ce livre permet de decrire et d'apprendre des algorithmes de vision de maniere globale, depuis l'image percue jusqu'a la decision finale. L'application visee est la fonction d'evitement d'obstacles, indispensable a tout robot mobile. Le systeme utilise des techniques de programmation genetique pour apprendre automatiquement des controleurs adaptes a un contexte visuel donne. Cette approche est testee dans un environnement de simulation puis validee sur un robot reel se deplacant dans un environnement interieur. Des pistes sont proposees pour adapter en temps reel le comportement d'un robot en fonction de son environnement visuel."