Cette thèse porte sur la programmation bayesienne de bras manipulateurséquipés d'un système de vision stéréoscopique. L'implantation d'une tâche de prise et de dépose d'un objet est <br />donnée en exemple pourévaluer l'approche. Cette tâche met en jeu des modèles géométriques <br />du bras, du système de vision stéréoscopique et des objets manipulés. L'incertitude associée aux <br />modèles géométriques, aux capteurs des robots et au système de vision est prise en compte. <br />La méthode de programmation est formelle et systématique. Elle consiste en trois parties : La <br />description où sont définies les variables pertinentes et la distribution de probabilité conjointe. <br />L'inférence qui vise à construire une distribution de probabilité sur les commandes motrices sachant les informations sensorielles, et enfin le choix d'une commande à partir de la distribution <br />précédente. <br />Une nouvelle méthode de programmation de robot dite «inverse» est introduite. Des méthodes de résolutions approchées sont présentées visant à combattre la complexité du calcul liée à <br />cette approche. Une expérimentation qualitative du système de programmation est présentée.