Les travaux de cette thèse portent sur l'élaboration d'une approche d'anticipation des comportements possibles de l'opérateur humain lorsqu'il ne respecte pas certaines règles de sécurité. Le non-respect des règles de sécurité, considéré comme une erreur humaine, constitue la source majeure d'incidents/accidents dans le domaine des agroéquipements. Ce domaine caractérisé par un manque de formalisation de son REX. L'approche proposée consiste à définir une méthodologie permettant de proposer des plans d'actions humaines possibles résultant d'un non-respect des règles de sécurité et de les évaluer par la suite. La génération des plans d'actions alternatifs aux prescriptions est réalisée à travers un outil que nous avons développé, baptisé A2PG (Alternative Action Plan Generator). Ce dernier, s'inspirant des modèles de l'opérateur humain, est basé sur les paramètres suivants à définir : la tâche à réaliser et le catalogue d'actions qui contient l'ensemble des actions, des pré-conditions nécessaires et de sécurité associées à chaque action ainsi que les effets de l'exécution de l'action. Le non-respect peut être modélisé au niveau d'A2PG par la variation d'au moins un de ses paramètres (sauf les pré-conditions nécessaires). Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à la variation des pré-conditions de sécurité, c'est-à-dire la non-prise en compte par l'opérateur humain des pré-conditions de sécurité. Des algorithmes de génération des plans d'actions alternatifs ont été mises en œuvre. L'identification des plans a été réalisée à travers une adaptation de l'algorithme SHOP2 qui se base sur le planificateur HTN (Hierarchical Task Network). Les plans alternatifs sont élaborer par un algorithme qui permet principalement de définir les combinaisons de pré-conditions de sécurité à considéré dans la spécification d'A2PG et dont au moins une pré-condition de sécurité est supprimée. L'applicabilité de l'approche a été démontrée sur le cas des tondeuses à gazon autoportées.