Résumé : Le paradigme constructiviste de l’apprentissageen intelligence artificielle (IA) se développe largement à travers des concepts tels que l’IA incarnée, l’IA énactive ou la Robotique développementale. L’objectif commun à ces approchesest de créer des agents autonomes car dotésd’une capacité d’adaptation à leur environnement et même d’apprentissage, à l’image desorganismes biologiques. Un vaste champ d’application inclut tous les Systèmes en interaction avec un environnement complexe, dont lesobjectifs sont variés et non prédéfinis. Suivantce positionnement, nous nous intéressons iciau problème de l’intelligence ambiante. Nousproposons un modèle décentralisé d’apprentissage constructiviste pour un Systèmes d’AmIbasé sur une architecture multi-agent. Avec cetravail nous abordons notamment le problèmede l’amorçage de l’apprentissage sensorimoteur pour des environnements réels continussans modélisation de l’environnement à priori.