Cette thèse vise à améliorer le modèle Equimod en intégrant la théorie des contingences sensorimotrices. L'objectif principal est d'explorer comment l'action et les transformations perceptives peuvent enrichir l'apprentissage automatique des représentations. Le travail se concentrera sur trois axes principaux : analyser la structure de l'espace de représentation, améliorer les représentations par des contingences sensorimotrices, et développer des mécanismes d'apprentissage actif. L'étude cherchera à créer un modèle plus flexible et performant, capable de mieux généraliser à partir de peu de données annotées.