Les patients schizophrènes présentent une capacité réduite à juger ou se représenter les intentions d'un tiers. Ces difficultés d'attribution et de représentation mentales ont fait l'objet d'investigations détaillées, mais souvent contradictoires, et nous proposons ici de les explorer à un niveau d'analyse plus fin du fonctionnement cognitif. Reconnaître une intention suppose en effet de traiter au moins deux types d’information distincts : les informations visuelles de cinématique (véhiculées par le comportement observé), et les attentes préalables que l'observateur formule à l'égard du comportement dont il cherche à découvrir le but. Dans une première série d’études comportementales, nous montrons que ces deux types d’information interagissent différemment selon le type d’intention considéré, c’est-à-dire i) selon la relation que l’action observée entretient avec l’intention qui la cause (intention motrice vs. privée) ou ii) selon que la situation d’action induit, ou non, des attentes domaine-spécifiques (intention sociale vs. non-sociale). Dans une deuxième série d’études, nous montrons que les patients schizophrènes présentent une dépendance anormale à l’un ou l’autre de ces deux types d’information. Les patients à symptomatologie négative dominante accordent en effet un crédit excessif aux informations de cinématique visuelle, tandis que la sévérité de la symptomatologie productive co-varie avec une tendance exagérée à se concentrer sur les attentes préalablement constituées (priors). Cette dépendance aux priors – qu’elle soit normale (sujets sains) ou excessive (patients schizophrènes) – pourrait témoigner d’un court-circuitage du processus de comparaison entre information perçue et représentation intentionnelle attendue, comme le suggèrent les résultats préliminaires d’une étude conduite en neuro-imagerie fonctionnelle. Nous proposons d’interpréter ces résultats à la lumière d’un modèle hiérarchique de compréhension de l’action dans le cadre duquel l’inférence intentionnelle est modélisée comme le produit d’une cascade d’influences top-down, générées et intégrées à chaque niveau de la hiérarchie, et remises à jour à chaque nouvelle observation. Nous suggérons en outre que cette remise à jour pourrait s’effectuer selon une dynamique formalisée par une généralisation du théorème de Bayes, optimisé pour chaque individu. / Schizophrenic patients show a reduced ability to judge or represent other people’s intentions. These difficulties in mental attribution have been the subject of detailed, though often contradictory, investigations, and we propose here to explore them at a fine-grained level of cognitive functioning. Recognizing an intention indeed requires processing of at least two different types of information: the visual information conveyed by the movement kinematics and the subject’s prior expectations about the most likely goal of the observed behaviour. In a first series of behavioural studies, we show that these two types of information differently interact depending on the type of the intention considered; that is i) according to the relationship between the observed action and the intention which causes it (motor vs. private intention), and ii) depending on whether the action situation induces, or not, domain-specific expectations (social vs. non-social intention). In a second series of studies, we show that schizophrenic patients abnormally depend on either one or the other of these two types of information. Indeed, patients with prevalent negative symptoms excessively rely on visual information conveyed by movement kinematics while the severity of negative symptoms co-varies with an exaggerated tendency to focus on prior expectations. This normal (healthy subjects) or excessive (schizophrenic patients) dependence on priors could account for a shortcut in the comparison process between perceived information and expected intentional representation, as suggested by the preliminary results of a neuroimaging study we recently conducted. We propose to interpret these results in the light of a hierarchical model of action understanding in which the intentional inference is modelled as an outcome of a cascade of top-down influences generated at each level of the cortical hierarchy, and updated with each novel observation. Furthermore, we suggest that the dynamics of this priors’ updating process may be captured by a generalization of Bayes’ theorem, optimised for each subject.