Dans ce travail nous avons étudié la sophistication cognitive dont est capable l'abeille domestique Apis mellifera dans l'analyse de son environnement visuel. Grâce à la mise en place d'une procédure expérimentale d'apprentissage permettant de mettre en évidence les performances fines de discrimination visuelle des abeilles, nous avons étudié la classification de stimuli visuels par catégorisation et formation de concepts. Dans le premier cas, les abeilles groupent des objets visuels en fonction de leur appartenance à une catégorie définie par une similarité perceptive; dans le deuxième cas, les abeilles regroupent les stimuli visuels à partir de règles abstraites (ex: 'plus grand que') et non de leurs propriétés physiques. Nous avons étudié en particulier la catégorisation de stimuli sur la base d'une configuration de type " visage ". Nous montrons que cet insecte peut extraire les relations entre les éléments d'un visage schématique et les combiner de façon à définir une catégorie. Ainsi, la présence de cette configuration permet de traiter de nouveaux stimuli comme appartenant à la catégorie d'intérêt. L'utilisation de configuration pour reconnaître des objets visuels semble être naturellement utilisée par l'abeille et n'est donc pas seulement induite par un entraînement spécifique. Nous avons par ailleurs étudié l'acquisition par l'abeille de concepts relationnels de nature spatiale tels que " au-dessus " ou " en-dessous ", indépendamment des éléments impliqués dans ces relations. L'abeille s'est de plus montrée capable d'associer deux concepts différents (relation spatiale et différence entre les éléments impliqués dans la relation) dans une règle permettant d'obtenir une récompense, transférable à de nouveaux stimuli physiquement très différents. Ces résultats mettent en évidence un niveau d'analyse et d'abstraction insoupçonné pour un invertébré et ouvrent le débat sur l'architecture neurale minimale requise pour atteindre une telle sophistication cognitive.In this work we studied the cognitive sophistication reached by the honeybee Apis mellifera when analysing its visual environment. Thanks to a new-designed learning protocol allowing better performance of bees' visual discrimination, we studied visual stimuli classification by categorization and concept formation. In the first case, bees grouped visual objects into classes defined by perceptual similarity; in the second case, bees extract abstract rules from visual stimuli (e.g. 'bigger than') instead of their specific physical properties. We studied in particular stimuli categorization based on a "face-like" configuration. We show that this insect can extract relationships between the elements of a schematic face and combine them to define a category. Thus, novel stimuli presenting this configuration would be process as member of the category of interest. Moreover, bees seem to naturally use configuration to recognize visual objects. This processing is thus not only inducing by our training procedure. We also studied the bees' acquisition of spatial relational concepts such as "above" or "below", regardless of the elements involved in these relationships. The bee has, in addition, shown its ability to combine two different concepts (spatial relationship and difference between the elements involved in the relationship) in a rule in order to obtain a reward. This rule is transferable to novel physically different stimuli. These results demonstrate an unsuspected level of analysis and abstraction in an invertebrate and open debate on the neural minimum architecture required to achieve such cognitive complexity
