Pour explorer le monde qui nous entoure nous bougeons sans cesse les yeux alternant entre des mouvements rapides ``les saccades'' et des moments d'immobilisation ``les fixations''. Quels sont les facteurs guidant ces mouvements oculaires? Comment les interpréter et les évaluer quantitativement? Cette thèse aborde ces questions lors de l'exploration libre de scènes naturelles, sous deux aspects: la modélisation et le recueil de données comportementales avec des enregistrements oculométriques. Le modèle proposé s'inspire fortement de la biologie et propose de prédire les régions dites saillantes (qui attirent les yeux) en utilisant un certain nombre de caractéristiques visuelles de bas niveaux, selon une démarche de traitement ascendante (``bottom-up'') compatible avec le contexte choisi d'exploration libre des scènes naturelles. Bien qu'il s'agisse de l'exploration de scènes statiques, un modèle dynamique spatio-temporel est également proposé considérant les séquences temporelles alternant les phases de stabilisation durant les fixations et les phases de déplacement durant les saccades. Les données comportementales et les données physiologiques ont permis l'établissement du modèle, ses évolutions et améliorations successives, puis sa validation. Ainsi, nous montrons que bien que la couleur soit présente partout et apparaisse dans plusieurs modèles de la littérature, celle-ci influence peu les mouvements oculaires des sujets. De même nous montrons que programmer plusieurs saccades en parallèle à partir d'un point de fixation comme cela a été montré dans des expériences de recherche de cible n'est pas compatible avec les données comportementales. Cette thèse propose aussi de nombreux outils méthodologiques pour comparer des données comportementales à des données issues d'un modèle et propose également une manière de tester l'importance relative de plusieurs caractéristiques visuelles de bas niveau sur la prédiction des mouvements oculaires.