Conduire un véhicule dans le brouillard requiert d’intégrer de l’information visuelle bruitée avec des attentes sur la scène routière pour rechercher des indices visuels importants pour la navigation. Les tâches d’identification et de recherche visuelle peuvent être vues comme des processus de prise de décision où l’information est accumulée et où des attentes sur l’objet et son contexte sont intégrées. L’accumulation d’information est souvent modélisée comme un processus passif. Cette thèse vise à mettre en avant des mécanismes actifs, intégrant les attentes sur la cible (sur sa position, sur son identité) et de l’information sensorielle dégradée (e.g., brouillard). Nous avons employé le paradigme de mouse-tracking, permettant d’inférer des aspects dynamiques du processus de prise de décision via les mouvements de la souris d’ordinateur. L’Étude 1 évalue l’effet du contexte dans la catégorisation de cible et suggère un compromis entre rapidité et exactitude de l’accumulation d’évidence pouvant être vu comme influençant activement la décision. Mais elle n’évalue pas directement la collecte active d’évidence. Les Études 2 et 3 incluent la mesure de la détection et vérification de la cible via les mouvement des yeux lors de la recherche visuelle dans des scènes dégradée. Les attentes sur la localisation (Étude 2) et sur l’identité de la cible (Étude 3) sont manipulées. Ces études éclairent les contributions de la détection et de la vérification dans l’accumulation d’évidence pour la réponse cible absente et cible présente. Pour conclure, nous proposons une ébauche de modèle de prise de décision intégrant une dynamique entre accumulation d’évidence et système oculomoteur. / Driving a vehicle in the fog requires the integration of noisy visual information with expectations about the visual road scene, in order to search for visual clues important for navigating. The visual search and identification of relevant objects can be seen as decision-making processes where sensory information is accumulated and where the expectations about the target object and its context are integrated. The accumulation of information is often modelled as a passive process. This thesis focuses on the contribution of active mechanisms integrating expectations about the target (its identity, its location) with degraded sensory information (with fog or artificial noise). We used the mouse-tracking paradigm, allowing to infer dynamic aspects of the decision-making process through a computer mouse movements. Study 1 evaluates the effect of the context for categorizing a target and suggests a trade-off between the speed and accuracy of the evidence accumulation process which can be seen as actively influencing the decision. But this study cannot directly evaluate the active collection of evidence. In Studies 2 and 3, target detection and verification are directly measured through eye movements during visual search tasks in visually degraded scenes. We manipulated the expectations about the location (Study 2) and the target’s identity (Study 3). These studies emphasize the contributions of the detection and verification processes in the accumulation of evidence toward the target present and target absent responses. In conclusion, we propose the draft of a decision-making model which integrates the dynamics between the accumulation of evidence, and the oculomotor system.