Abstract FR:

Dans cette these, un modele de calcul pour le niveau perceptif est propose. Le but du modele est de combler le fosse semantique qui existe entre le bas niveau et le haut niveau de representation, en perception. L'approche du modele consiste a defendre l'apprentissage de descripteurs intermediaires comme un moyen necessaire pour combler ce fosse semantique. Nous avons defini d'abord un cadre de travail adapte au niveau perceptif. Ce cadre de travail s'appuie sur un formalisme de representation structure et distribue. Les mecanismes de calcul utilises sont symboliques (regles) et locaux. Le systeme est fortement dependant du contexte, mais les processus ascendants sont controles de maniere a permettre au systeme d'avoir un comportement global intelligent. Le controle utilise dans le modele est realise par une optimisation d'un critere global en utilisant des mecanismes stochastiques. Dans notre implantation le critere d'optimisation est relatif au principe de simplicite cognitive. Ainsi, si nous considerons dans le modele des operateurs de calcul l'apprentissage (tel que l'abstraction), le modele peut apprendre ses propres descripteurs aux differents niveaux de representation