Le cadre de ce travail est l'étude de modèles neuromimétiques de codage parallèle et asynchrone de l'information visuelle ---tel qu'il est mis en évidence dans des taches de traitement ultra-rapide--- en la transformant en une vague d'événements élémentaires d'importance décroissante. Nous allons baser dans un premier temps les mécanismes de ce code sur les processus biologiques à l'échelle du neurone et de la synapse. En particulier, la plasticité synaptique peut induire l'extraction non-supervisée de l'information cohérente dans le flux des impulsions neuronales. Le codage par la latence de la première décharge permet de définir un code impulsionnel dans le nerf optique grâce une architecture multiéchelle. Nous avons étendu cette démarche en utilisant une approche \emph(écologique) qui permet exploiter les régularités de ses coefficients sur les images naturelles pour les quantifier par le rang d'arrivée des impulsions neuronales. Ce code par le rang des décharges, est basé sur une architecture hiérarchique et ``en avant'' qui se distingue, outre sa simplicité, par la richesse des résultats mathématiques et de par ses performances computationnelles. Enfin, nous avons répondu aux besoins d'un modèle efficace de la Vision en fondant une théorie de \emph(représentation impulsionnelle sur-complète) de l'image. Cette formalisation conduit alors à une stratégie de \emph(code impulsionnel épars) en définissant des interactions latérales. Cette stratégie est étendue à un modèle général de \emph(colonne corticale adaptative) permettant l'émergence de dictionnaires de représentation et s'adapte particulièrement à la construction d'une carte de saillance. Ces techniques font émerger de nouveaux outils pour le traitement de l'image et de vision active adaptés à des architectures de calcul distribué.