L'Imitation par observation (IPO) est un paradigme d'apprentissage qui consiste à entraîner des agents autonomes dans un processus de décision markovien (PDM) en observant les démonstrations d'un expert et sans avoir accès à ses actions. Ces démonstrations peuvent être des séquences d'états de l'environnement ou des observations visuelles brutes de l'environnement. Bien que le cadre utilisant des états à dimensions réduites ait permis d'obtenir des résultats convaincants avec des approches récentes, l'utilisation d'observations visuelles reste un défi important en IPO. Une des procédures très adoptée pour résoudre le problème d’IPO consiste à apprendre une fonction de récompense à partir des démonstrations, toutefois la nécessité d’analyser l'environnement et l'expert à partir de vidéos pour récompenser l'agent augmente la complexité du problème. Nous abordons ce problème avec une méthode basée sur la représentation des comportements de l'agent dans un espace vectoriel en utilisant des vidéos démonstratives. Notre approche exploite les techniques récentes d'apprentissage contrastif d'images et vidéos et utilise un algorithme de bootstrapping pour entraîner progressivement une fonction d'encodage de trajectoires à partir de la variation du comportement de l'agent. Simultanément, cette fonction récompense l'agent imitateur lors de l'exécution d'un algorithme d'apprentissage par renforcement. Notre méthode utilise un nombre limité de vidéos démonstratives et nous n'avons pas accès à comportement expert. Nos agents imitateurs montrent des performances convaincantes sur un ensemble de tâches de contrôle et démontrent que l'apprentissage d'une fonction de codage du comportement à partir de vidéos permet de construire une fonction de récompense efficace dans un PDM. / Imitation from observation (IfO) is a learning paradigm that consists of training autonomous agents in a Markov Decision Process (MDP) by observing an expert's demonstrations and without access to its actions. These demonstrations could be sequences of environment states or raw visual observations of the environment. Although the setting using low-dimensional states has allowed obtaining convincing results with recent approaches, the use of visual observations remains an important challenge in IfO. One of the most common procedures adopted to solve the IfO problem is to learn a reward function from the demonstrations, but the need to understand the environment and the expert's moves through videos to appropriately reward the learning agent increases the complexity of the problem. We approach this problem with a method that focuses on the representation of the agent’s behaviors in a latent space using demonstrative videos. Our approach exploits recent techniques of contrastive learning of image and video and uses a bootstrapping algorithm to progressively train a trajectory encoding function from the variation of the agent’s policy. Simultaneously, this function rewards the imitating agent through a Reinforcement Learning (RL) algorithm. Our method uses a limited number of demonstrative videos and we do not have access to any expert policy. Our imitating agents in experiments show convincing performances on a set of control tasks and demonstrate that learning a behavior encoding function from videos allows for building an efficient reward function in MDP.