Dans ce contexte, le premier objectif de cette thèse a été de combiner cartes auto-organisatrices (SOM) et champs neuronaux dynamiques (DNF) pour l’exploration et la catégorisation d’environnements réels perçus au travers de capteurs visuels de différentes natures. Le second objectif a été de préparer le portage de ce calcul de nature neuromorphique sur un substrat matériel numérique. Ces deux objectifs visaient à définir un dispositif de calcul matériel qui pourra être couplé à différents capteurs de manière à permettre à un système autonome de construire sa propre représentation de l’environnement perceptif dans lequel il évolue. Nous avons ainsi proposé et évalué un modèle de détection de nouveauté à partir de SOM. Les considérations matérielles nous ont ensuite amené à des optimisations algorithmiques significatives dans le fonctionnement des SOM. Enfin, nous avons complémenté le modèle avec des DNF pour augmenter le niveau d’abstraction avec un mécanisme attentionnel de suivi de cible.