L'utilisation de commandes gestuelles est une nouvelle méthode d'interaction sur interface tactile. Une bonne méthode pour faciliter la mémorisation de ces commandes gestuelles est de laisser l'utilisateur les personnaliser. Ce contexte applicatif induit une situation d'apprentissage croisé, où l'utilisateur doit mémoriser le jeu de symboles elle système doit apprendre à reconnaître les différents symboles. Cela implique un certain nombre de contraintes, à la fois sur le système de reconnaissance de symboles ct sur le système de supervision de son apprentissage. Il faut par exemple que le classifieur puisse apprendre à partir de peu de données, continuer à apprendre pendant son utilisation et suivre toute évolution des données indéfiniment. Le superviseur doit quant à lui optimiser la coopération entre l'utilisateur et le système de reconnaissance pour minimiser les interactions tout en maximisant l'apprentissage. Cette thèse présente d'une part, le système d'apprentissage évolutif Evolve oo, capable d'apprendre rapidement il partir de peu de données et de suivre les changements de concepts. D'autre part, elle introduit le superviseur actif en-ligne lntuiSup qui permet d'optimiser la coopération entre le système et l'utilisateur, lors de l'utilisation de commandes gestuelles personnalisées notamment Evolve oo est un système d'inférence floue, capable d'apprendre rapidement grâce aux capacités génératrices des prémisses des règles, tout en permettant d'obtenir une précision élevée grâce aux capacités discriminantes des conclusions d'ordre un. L'intégration d'oubli dans le processus d'apprentissage permet de maintenir le gain de l'apprentissage indéfiniment, permettant ainsi l'ajout de classes à n'importe quel moment de l'utilisation du système ct garantissant son évolutivité « à vie». Le superviseur actif en-ligne lntuiSup permet d'optimiser les interactions avec l'utilisateur pour entraîner un système d'apprentissage lorsque l'utilisateur est dans la boucle. Il permet de faire évoluer la proportion de données que l'utilisateur doit étiqueter en fonction de la difficulté du problème et de l'évolution de l'environnement (changements de concepts). L'utilisation d'une méthode de« dopage» de l'apprentissage permet d'optimiser la répartition de ces interactions avec l'utilisateur pour maximiser leur impact sur l'apprentissage. / Using gesture commands is a new way of interacting with touch sensitive interfaces. In order to facilitate user memorization of several commands, it is essential to let the user customize the gestures. This applicative context gives rise to a crosslearning situation, where the user has to memorize the set of commands and the system has to learn and recognize the different gestures. This situation implies several requirements, from the recognizer and from the system that supervizes its learning process. For instance, the recognizer has to be able to learn from few data samples, to keep learning during its use and to follow indefinitely any change of the data now. The supervisor has to optimize the cooperation between the recognizer and the system to minimize user interactions while maximizing recognizer learning. This thesis presents on the one hand the evolving recognition system Evolve oo, that is capable of fast teaming from few data samples, and that follows concept drifts. On the other hand, this thesis also presents the on line active supervisor lntuiSup, that optimizes user-system cooperation when the user is in the training loop, as during customized gesture command use for instance. The evolving classifier Evolve oo is a fuzzy inference system that is fast learning thanks to the generative capacity of rule premises, and at the same time giving high precision thanks to the discriminative capacity of first order rule conclusion. The use of forgetting in the learning process allows to maintain the learning gain indefinitely, enabling class adding at any stage of system learning, and guaranteeing lifelong evolving capacity. The on line active supervisor IntuiSup optimizes user interactions to train a classifier when the user is in the training loop. The proportion of data that is labeled by the user evolves to adapt to problem difficulty and to follow environment evolution (concept drift s). The use of a boosting method optimizes the timing of user interactions to maximize their impact on classifier learning process.