Cette thèse concerne la robotique au service de l'Homme. Un robot compagnon de l'Homme devra manipuler des objets 3D courants (bouteille, verre...), reconnus et localisés à partir de données acquises depuis des capteurs embarqués sur le robot. Nous exploitons la Vision, monoculaire ou stéréo. Pour traiter de la manipulation à partir de données visuelles, il faut au préalable construire deux représentations pour chaque objet : un modèle géométrique 3D, indispensable pour contrôler la saisie, et un modèle d'apparence visuelle, nécessaire pour la reconnaissance. Cette thèse traite donc de l'apprentissage de ces représentations, puis propose une approche active de reconnaissance d'objets depuis des images acquises par les caméras embarquées. La modélisation est traitée sur un objet 3D isolé posé sur une table, ; nous exploitons des données 3D acquises depuis un capteur stéréo monté sur un bras manipulateur; le capteur est déplacé par le bras autour de l'objet pour acquérir N images, exploitées pour construire un modèle de type maillage triangulaire. Nous proposons d'abord une approche originale de recalage des vues partielles de l'objet, fondée sur des informations de pseudo-couleur générées à partir des points 3D acquis sur l'objet à apprendre ; puis une méthode simple et rapide, fondée sur la paramétrisation sphérique, est proposée pour construire un maillage triangulaire à partir des vues recalées fusionnées dans un nuage de points 3D. Pour la reconnaissance active, nous exploitons une simple caméra. L'apprentissage du modèle d'apparence pour chaque objet, se fait aussi en déplaçant ce capteur autour de l'objet isolé posé sur une table. Ce modèle est donc fait de plusieurs vues ; dans chacune, (1) la silhouette de l'objet est extraite par un contour actif, puis (2) plusieurs descripteurs sont extraits, globaux (couleur, signature de la silhouette, shape context calculés) ou locaux (points d'intérêt, couleur ou shape context dans des régions). Pendant la reconnaissance, la scène peut contenir un objet isolé, ou plusieurs en vrac, avec éventuellement des objets non appris ; nous proposons une approche active, approche incrémentale qui met à jour un ensemble de probabilités P(Obji), i=1 à N+1 si N objets ont été appris ; les objets inconnus sont affectés à la classe N+1 ; P(Obji) donne la probabilité qu'un objet de la classe i soit présent dans la scène. A chaque étape la meilleure position du capteur est sélectionnée en exploitant la maximisation de l'information mutuelle. De nombreux résultats en images de synthèse ou en images réelles ont permis de valider cette approche.