L'ingénierie neuromorphique aborde de manière bio-inspirée le design des capteurs et ordinateurs. Elle prône l'imitation du vivant à l'échelle du transistor, afin de rivaliser avec la robustesse et la faible consommation des systèmes biologiques. Les caméras évènementielles ont vu le jour dans ce cadre. Elles possèdent des pixels indépendants qui détectent de manière asynchrone les changements dans leur champ visuel, avec une grande précision temporelle. Ces propriétés étant mal exploitées par les algorithmes usuels de vision par ordinateur, un nouveau paradigme encourageant de petits calculs à chaque évènement a été développé. Cette approche témoigne d'un potentiel à la fois pour la vision par ordinateur et en tant que modèle biologique. Cette thèse explore la vision par ordinateur évènementielle, afin de mieux comprendre notre système visuel et identifier des applications. Nous approchons le problème par la couleur, un aspect peu exploré des capteurs évènementiels. Nous présentons un cadriciel supportant les évènements couleur, ainsi que deux dispositifs expérimentaux l'utilisant : une caméra couleur évènementielle et un système pour la psychophysique visuelle destiné à l'étude du temps précis dans le cerveau. Nous considérons l'application du capteur couleur à la méthode de génie génétique Brainbow, et présentons un modèle mathématique de cette dernière.