La catégorisation est un processus fondamental de la reconnaissance d'objets. Pour comprendre ses mécanismes sous-jacents, cette thèse interroge le rôle du niveau de catégorisation, de l'attention, de la mémoire, et de la relation entre les catégories d'objets, dans la catégorisation de scènes naturelles. Les résultats de la première étude indiquent que les performances de catégorisation sont influencées par les caractéristiques diagnostiques de la tâche. Une seconde étude montre que des objets naturels peuvent être catégorisés en quasi-absence d'attention. Les résultats de la troisième étude indiquent que les scènes sont encodées en mémoire à long-terme sans instruction explicite et catégorisées automatiquement. La dernière étude explore les interactions entre deux représentations d'objets actives simultanément. Plus le degré de relation entre deux objets est élevé, plus le traitement du second objet est affecté. Pour expliquer ces résultats un modèle, inspiré de la physiologie, est proposé qui postule que le niveau d'interaction entre des catégories d'objet actives simultanément dépend du niveau de chevauchement entre les patterns d'activité du cortex inféro-temporal produits par chacun des objets. Les résultats de cette thèse sont compatibles avec l'idée que les caractéristiques visuelles des objets sont traitées automatiquement (étude 3) en quasi-absence d'attention (étude 2) et représentées dans la voie visuelle ventrale de façon distribuée et continue. Les performances de catégorisation dépendraient de la similarité des catégories cibles et distracteurs (étude 1) ou de la similarité entre les représentations actives de deux objets (étude 4).Categorization is a fundamental process of object recognition. To determine its underlying mechanisms, a series of experiments examined the roles of stimulus properties, categorization level, attention, memory, and category-relatedness in natural scene categorization tasks. The results of the first study suggest that categorization performance is driven by characteristics that are diagnostic for the task. A second study shows that visual objects embedded in complex natural scenes can be categorized in the near-absence of attention. The results of a third study suggest that long-term encoding of complex scenes happens without any explicit instruction, and information about object categories is processed automatically. The final study explores the interaction between two concurrently active category representations by presenting two objects in a rapid sequence. The greater the degree of relatedness between two objects, the more affected the processing of the second object is. To explain these results a physiologically inspired model is proposed, which posits that the extent of interaction between concurrently active objects depends on the extent of overlap between the activity patterns in the infero-temporal cortex elicited by the two objects. The results of this thesis support the idea that visual object characteristics are processed automatically (study 3) in the near-absence of attention (study 2) and represented in the ventral stream in a distributed and continuous manner. Categorization performance would depend on the similarity between and within the target and the distractor categories (study 1) or on the similarity between two active object representations (study 4)
