Les défis pour voir des robots opérant dans l’environnement de tous les jours des humains et sur unelongue durée soulignent l’importance de leur adaptation aux changements qui peuvent être imprévisiblesau moment de leur construction. Ils doivent être capable de savoir quelles parties échantillonner, et quelstypes de compétences il a intérêt à acquérir. Une manière de collecter des données est de décider par soi-même où explorer. Une autre manière est de se référer à un mentor. Nous appelons ces deux manièresde collecter des données des modes d’échantillonnage. Le premier mode d’échantillonnage correspondà des algorithmes développés dans la littérature pour automatiquement pousser l’agent vers des partiesintéressantes de l’environnement ou vers des types de compétences utiles. De tels algorithmes sont appelésdes algorithmes de curiosité artificielle ou motivation intrinsèque. Le deuxième mode correspond au guidagesocial ou l’imitation, où un partenaire humain indique où explorer et où ne pas explorer.Nous avons construit une architecture algorithmique intrinsèquement motivée pour apprendre commentproduire par ses actions des effets et conséquences variées. Il apprend de manière active et en ligne encollectant des données qu’il choisit en utilisant plusieurs modes d’échantillonnage. Au niveau du metaapprentissage, il apprend de manière active quelle stratégie d’échantillonnage est plus efficace pour améliorersa compétence et généraliser à partir de son expérience à un grand éventail d’effets. Par apprentissage parinteraction, il acquiert de multiples compétences de manière structurée, en découvrant par lui-même lesséquences développementale. / The challenges posed by robots operating in human environments on a daily basis and in the long-termpoint out the importance of adaptivity to changes which can be unforeseen at design time. The robot mustlearn continuously in an open-ended, non-stationary and high dimensional space. It must be able to knowwhich parts to sample and what kind of skills are interesting to learn. One way is to decide what to exploreby oneself. Another way is to refer to a mentor. We name these two ways of collecting data sampling modes.The first sampling mode correspond to algorithms developed in the literature in order to autonomously drivethe robot in interesting parts of the environment or useful kinds of skills. Such algorithms are called artificialcuriosity or intrinsic motivation algorithms. The second sampling mode correspond to social guidance orimitation where the teacher indicates where to explore as well as where not to explore. Starting fromthe study of the relationships between these two concurrent methods, we ended up building an algorithmicarchitecture with a hierarchical learning structure, called Socially Guided Intrinsic Motivation (SGIM).We have built an intrinsically motivated active learner which learns how its actions can produce variedconsequences or outcomes. It actively learns online by sampling data which it chooses by using severalsampling modes. On the meta-level, it actively learns which data collection strategy is most efficient forimproving its competence and generalising from its experience to a wide variety of outcomes. The interactivelearner thus learns multiple tasks in a structured manner, discovering by itself developmental sequences.