Il existe une multitude de traitements d'images dans la littérature, chacun étant adapté à un ensemble plus ou moins grand de cadres d'application. La généralisation ou la mise en collaboration de ces traitements pour un système plus complet et plus robuste est un problème mal posé. Les traitements d'images sont fondamentalement trop différents les uns par rapport aux autres pour être mis en commun de façon naturelle. De plus, ces derniers sont trop rigides pour pouvoir s'adapter d'eux-mêmes lorsqu'un problème non prévu à l'avance par le concepteur apparaît. Or la vision est un phénomène autoadaptatif, qui sait traiter en temps réel des situations singulières, en y proposant des traitements particuliers et adaptés. Elle est aussi un traitement complexe des informations, tant ces dernières ne peuvent être réduites à des représentations réductionnistes et simplifiantes sans être mutilées. Dans cette thèse, un système de vision est entrepris comme un tout où chaque partie est adaptée à l'autre, mais aussi où chaque partie ne peut s'envisager sans l'autre dans les tensions les plus extrêmes générées par la complexité et l'intrication des informations. Puisque chaque parcelle d'information joue un rôle local dans la vision, tout en étant dirigée par un objectif global peu assimilable à son niveau, nous envisageons la vision comme un système où chaque agent délibère selon une interférence produite par le potentiel décisionnel de chacun de ses voisins. Cette délibération est entreprise comme le résultat produit par l'interférence d'une superposition de solutions. De cette manière, il émerge du système à base d'agents une décision commune qui dirige les actions locales faites par chaque agent ou chaque partie du système. En commençant par décrire les principales méthodes de segmentation ainsi que les descripteurs de formes, puis en introduisant les systèmes multi-agents dans le domaine de l'image, nous discutons d'une telle approche où la vision est envisagée comme un système multi-agent apte à gérer la complexité inhérente de l'information visuelle tant en représentation qu'en dynamisme systémique. Nous ancrons dans ces perspectives deux modèles multi-agents. Le premier modèle traite de la segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle par des seuils. Le deuxième modèle traite de la représentation de formes quelconques à travers la recherche de coefficients d'ondelettes pertinents. Ces deux modèles remplissent des critères classiques liés au traitement d'images, et à la reconnaissance de formes, tout en étant des cas d'études à développer pour la recherche d'un système de vision auto-adaptatif tel que nous le décrivons.