Dans ce travail de thèse, nous avons tout d’abord étudié comment l’information de mouvement est intégrée pour estimer la vitesse d’une texture aléatoire afin de la suivre réflexivement avec les yeux ou d’estimer perception son déplacement. Dans une seconde série d’études, nous avons étudié comment la distribution spatiale du contraste dans une texture affecte à la fois les mouvements oculaires de fixation et la reconnaissance perceptive. A ces fins, nous avons utilisé un nouvel ensemble de stimuli visuels, des textures pseudo-naturelles dans lesquelles on peut finement contrôler la statistique (moyenne, variance) des fréquences spatiales et/ou temporelles. La première partie explore l’intégration et le décodage de information fréquentielle spatio-temporelle visuelle pour les réponses de poursuite réflexes et la discrimination perceptive. Nous montrons que l’action tire complètement partie de la richesse du stimuli en intégrant sur toute la distribution pour estimer la vitesse : accélération initiale, précision et robustesse sont améliorées. Au contraire, la performance perceptive décroit pour des stimuli à bandes passantes larges. Cette dissociation se maintient sur une large place d’intégration temporelle. La seconde partie élargie cette approche à la distribution spatiale de l’information et à ces différentes échelles. Nous montrons que le comportement oculaire de fixation dépend de la composition fréquentielle d’une texture, en termes de moyenne et de fréquence. Saccade et micro-saccades se distribuent au cours de la fixation de façon coordonnée en fonction de cette statistique. In fine, cette dernière joue sur la carte de salience calculée à partir de l’image. / We focused on the impact of the statistical distributions of visual information on these various behavioral responses. We asked first how motion information is integrated to estimate speed in order to perform either a speed discrimination task or to control reflexive tracking eye movements. Next, we investigated how spatial distribution in textures affects both pattern recognition and fixational eye movements. To do so, we used a set of artificial stimuli that are naturalistic textures where we can maintain a tight control on their information contents as for instance their spatio-temporal frequency bandwidth. The first studies compared speed information decoding for ocular following eye movements and perceptual speed discrimination. We found a strong dissociation where ocular following take full advantage by the enlargement of the spatio-temporal frequency bandwidth while perceptual speed discrimination is largely impaired for large bandwidth stimuli. Such dissociation remains over a large temporal integration window. We propose an adaptive gain control mechanism to explain this opposite dependencies. The second series of experimental studies investigate the properties of fixation eye movements (microsaccade and saccade) as a function of the mean and variance of the spatial frequency content of visual static textures. We show that several characteristics of fixational saccades (location, direction and amplitude) varied systematically with the distribution of spatial frequencies. The spatial distribution of the fixation zones could be best predicted from the saliency maps of the stimuli.