Le développement de manipulateur mobile capable de capacités d'adaptation est porteur d'avancées importantes pour le développement de nouveaux moyens de production, que ce soit dans des applications industrielles ou agricoles. En effet de telles technologies permettent de réaliser des tâches répétitives avec précision et sans contraintes liées à la limitation de l'espace de travail. Néanmoins, l'efficience de tels robots est soumise à leur adaptation à la variabilité du contexte d’évolution et de la tâche à réaliser. Aussi, cette thèse propose de concevoir des mécanismes d'adaptation des comportements sensori-moteurs pour ce type de robots, afin de garantir une bonne adéquation de leurs actions en fonction de la situation. Elle envisage d'étendre les capacités de reconfiguration des approches de perception et de commande par l'apport de l'Intelligence Artificielle, ici comprise au sens de l'apprentissage profond. Il s'agira de développer de nouvelles architectures décisionnelles capables d'optimiser les comportements robotiques pour la manipulation mobile dans des contextes évolutifs (notamment intérieur-extérieur) et la réalisation de plusieurs travaux de précision.