Cette thèse porte sur la détermination autonome de stratégies de navigation pour un robot mobile évoluant dans un environnement extérieur initialement inconnu et non structuré. Ces stratégies concernent le choix de buts intermédiaires à rallier pour atteindre un but final, d'un mode de déplacement à appliquer, et de la prochaine tâche de perception à effectuer. Le mémoire est composé de deux parties: la première présente les algorithmes développés afin de construire une représentation topologique de l'environnement adaptée à la prise des diverses décisions stratégiques, et la seconde concerne les prises de décision proprement dites. Ètant données la complexité et la diversité d'un environnement extérieur naturel d'une part, et les grandes incertitudes que l'on a sur les données fournies par les capteurs d'autre part, nous avons favorisé pour la construction de la représentation topologique de l'environnement une technique de classification probabiliste. Les données tridimensionnelles (issues d'un télémètre laser ou d'un système de stéréovision) sont ainsi rapidement analysées de manière à produire une description de la zone perçue en termes de régions liées à la navigabilité du robot. Les données acquises de différents points de vue sont fusionnées en un modèle global, dans lequel figurent les incertitudes résultant des caractéristiques du capteur, et qui est structuré en un graphe de connexité de régions. C'est sur la base de ce modèle global, des modèles des capacités de déplacement et de perception du robot, et de la définition de la mission à réaliser (critères portant sur le temps et l'énergie à minimiser), que sont effectués les choix stratégiques. Une analyse du problème montre que sa difficulté provient essentiellement de sa complexité algorithmique et du caractère incertain des modèles de l'environnement et des capteurs. Une approche réaliste est présentée: elle consiste à déterminer le chemin au sein du graphe minimisant un coût, lequel prend en compte, outre les différents critères à minimiser, les incertitudes liées au modèle de l'environnement. Des résultats obtenus lors d'expérimentations sur un robot mobile réel sont présentés et analysés tout au long du mémoire