Les robots agricoles autonomes offrent des moyens d'amélioration de la production par l'automatisation de tâches et l'augmentation des capacités de traitements de données et de planification. La fonctionnalité de navigation autonome est au cœur de la conception de tels systèmes intelligents destinés à l'automatisation des opérations agricoles. Dans ce contexte, les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le domaine de recherche actif de la navigation robotique en milieu agricole. En particulier, les problématiques abordées sont liées à la perception de l'environnement au service de la navigation autonome. Le dynamisme de l'environnement et la diversité de conditions de travail sont parmi les principaux défis auxquels est confrontée la robotique dans ce domaine. Le développement d'un système robotique intelligent faisant face à une diversité de scénarios nécessite donc des fonctions de délibération. Les travaux présentés dans ce mémoire traitent certaines fonctions de délibération nécessaires à la navigation en complète autonomie : observation, supervision et apprentissage. Dans un premier temps, une stratégie de perception est développée avec l'objectif de fournir une localisation relative en se basant sur des observations locales des éléments de structuration dans l’environnement. Ensuite, une stratégie de supervision est proposée avec le but d'enlever certaines hypothèses simplificatrices liées au domaine d'applicabilité de la stratégie de perception, permettant ainsi son intégration avec plus de flexibilité. Enfin, la détection d'anomalies, en particulier la présence d'humains, dans la scène est étudiée.