Cet article présente des travaux récents qui illustrent comment un robot doté d’un système de motivation intrinsèque peut explorer son environnement et apprendre une succession de tâches qui n’ont pas été spécifiées par son programmeur. Un programme générique contrôle le robot et le pousse à rechercher des situations où ses progrès en prédiction sont maximaux. Ces situations, que l’on appelle " niches de progrès ", dépendent des opportunités présentes dans l’environnement mais aussi de la morphologie, des contraintes cognitives spécifiques, et de l’expérience passée du robot. Des premiers résultats ont été obtenus dans le domaine de la locomotion, de la découverte des " affordances ", et des échanges prélinguistiques. Dans chacune de ces expériences, le robot explore les situations " intéressantes " de son point de vue par rapport à ses capacités d’apprentissage et les contraintes de son espace sensorimoteur. L’article discute les résultats de ces premières expériences et conclut sur la possibilité de fournir en retour aux neurosciences et à la psychologie, inspiratrices de ces travaux en robotique, de nouvelles pistes de réflexions et de nouveaux concepts pour penser les processus de développement chez l’enfant.