Notre capacité à anticiper les événements futurs sur base de notre expérience nous permet d'interagir adéquatement avec notre environnement. Depuis presque deux siècles, cette observation a constitué une question centrale pour deux traditions de recherche différentes, à savoir la théorie idéomotrice de l'action et la théorie de l'apprentissage par renforcement. Alors que la première s'est concentrée sur les effets sensoriels associés avec une action donnée, la seconde tend à considérer que le comportement peut uniquement être influencé par les récompenses et punitions potentielles. Cette thèse de doctorat vise à lier ces deux approches, sur la base du modèle prédictif de la perception. À cette fin, nous avons conduit une série de six expériences explorant différents aspects de la relation entre les prédictions sensorielles et les prédictions de récompense au moyen de méthode de mesure comportementales, de techniques d'électroencéphalographie (EEG) et d'oculométrie. Nos résultats indiquent que (1) les contenus sensoriels et émotionnels appartenant à des stimuli complexes sont évalués ensembles, que (2) les différences inter-individuelles influencent la manière dont nous formons des prédictions et que (3) la mesure de la taille des pupilles est un outil prometteur pour l'étude des prédictions sensorielles. / Our ability to anticipate future events based on prior knowledge about our environment is shaping the way we engage with it. For almost two centuries, this observation has been a central topic for two different research traditions, namely the ideomotor theory and the reinforcement learning literature. Whereas the former focussed is inquiries on the sensory effects associated with a given action, the latter considered that behaviour was only influenced by potential rewards or punishments. This dissertation constitutes an attempt to bridge these two approaches, based on the predictive model theory. For this purpose, we conducted six experiments exploring various aspects of the relationship between reward and sensory prediction using classical behavioural and EEG methods, but also pupil size measurements. Our results suggest that (1) sensory and emotional features of complex stimuli are processed together, that (2) inter-individual differences influence prediction mechanisms and (3) pupil size measurement is a useful tool for sensory prediction.