Les applications futures de la robotique, en particulier pour des robots de service à la personne, exigeront des capacités d’adaptation continue à l'environnement, et notamment la capacité à reconnaître des nouveaux objets et apprendre des nouveaux mots via l'interaction avec les humains. Bien qu'ayant fait d'énormes progrès en utilisant l'apprentissage automatique, les méthodes actuelles de vision par ordinateur pour la détection et la représentation des objets reposent fortement sur de très bonnes bases de données d’entrainement et des supervisions d'apprentissage idéales. En revanche, les enfants de deux ans ont une capacité impressionnante à apprendre à reconnaître des nouveaux objets et en même temps d'apprendre les noms des objets lors de l'interaction avec les adultes et sans supervision précise. Par conséquent, suivant l'approche de le robotique développementale, nous développons dans la thèse des approches d'apprentissage pour les objets, en associant leurs noms et leurs caractéristiques correspondantes, inspirées par les capacités des enfants, en particulier l'interaction ambiguë avec l’homme en s’inspirant de l'interaction qui a lieu entre les enfants et les parents.L'idée générale est d’utiliser l'apprentissage cross-situationnel (cherchant les points communs entre différentes présentations d’un objet ou d’une caractéristique) et la découverte de concepts multi-modaux basée sur deux approches de découverte de thèmes latents: la Factorisation en Natrices Non-Négatives (NMF) et l'Allocation de Dirichlet latente (LDA). Sur la base de descripteurs de vision et des entrées audio / vocale, les approches proposées vont découvrir les régularités sous-jacentes dans le flux de données brutes afin de parvenir à produire des ensembles de mots et leur signification visuelle associée (p.ex le nom d’un objet et sa forme, ou un adjectif de couleur et sa correspondance dans les images). Nous avons développé une approche complète basée sur ces algorithmes et comparé leur comportements face à deux sources d'incertitudes: ambiguïtés de références, dans des situations où plusieurs mots sont donnés qui décrivent des caractéristiques d'objets multiples; et les ambiguïtés linguistiques, dans des situations où les mots-clés que nous avons l'intention d'apprendre sont intégrés dans des phrases complètes. Cette thèse souligne les solutions algorithmiques requises pour pouvoir effectuer un apprentissage efficace de ces associations de mot-référent à partir de données acquises dans une configuration d'acquisition simplifiée mais réaliste qui a permis d'effectuer des simulations étendues et des expériences préliminaires dans des vraies interactions homme-robot. Nous avons également apporté des solutions pour l'estimation automatique du nombre de thèmes pour les NMF et LDA.Nous avons finalement proposé deux stratégies d'apprentissage actives: la Sélection par l'Erreur de Reconstruction Maximale (MRES) et l'Exploration Basée sur la Confiance (CBE), afin d'améliorer la qualité et la vitesse de l'apprentissage incrémental en laissant les algorithmes choisir les échantillons d'apprentissage suivants. Nous avons comparé les comportements produits par ces algorithmes et montré leurs points communs et leurs différences avec ceux des humains dans des situations d'apprentissage similaires. / Future applications of robotics, especially personal service robots, will require continuous adaptability to the environment, and particularly the ability to recognize new objects and learn new words through interaction with humans. Though having made tremendous progress by using machine learning, current computational models for object detection and representation still rely heavily on good training data and ideal learning supervision. In contrast, two year old children have an impressive ability to learn to recognize new objects and at the same time to learn the object names during interaction with adults and without precise supervision. Therefore, following the developmental robotics approach, we develop in the thesis learning approaches for objects, associating their names and corresponding features, inspired by the infants' capabilities, in particular, the ambiguous interaction with humans, inspired by the interaction that occurs between children and parents.The general idea is to use cross-situational learning (finding the common points between different presentations of an object or a feature) and to implement multi-modal concept discovery based on two latent topic discovery approaches : Non Negative Matrix Factorization (NMF) and Latent Dirichlet Association (LDA). Based on vision descriptors and sound/voice inputs, the proposed approaches will find the underlying regularities in the raw dataflow to produce sets of words and their associated visual meanings (eg. the name of an object and its shape, or a color adjective and its correspondence in images). We developed a complete approach based on these algorithms and compared their behavior in front of two sources of uncertainties: referential ambiguities, in situations where multiple words are given that describe multiple objects features; and linguistic ambiguities, in situations where keywords we intend to learn are merged in complete sentences. This thesis highlights the algorithmic solutions required to be able to perform efficient learning of these word-referent associations from data acquired in a simplified but realistic acquisition setup that made it possible to perform extensive simulations and preliminary experiments in real human-robot interactions. We also gave solutions for the automatic estimation of the number of topics for both NMF and LDA.We finally proposed two active learning strategies, Maximum Reconstruction Error Based Selection (MRES) and Confidence Based Exploration (CBE), to improve the quality and speed of incremental learning by letting the algorithms choose the next learning samples. We compared the behaviors produced by these algorithms and show their common points and differences with those of humans in similar learning situations.