Cette étude a pour objectif d'enrichir l'apprentissage par démonstrations et concevoir des méthodes d'auto-apprentissage en exploitant les actions et perceptions d'un système pour générer des feedbacks internes. Le verrou scientifique de cette étude est la génération de feedbacks endogènes lors d'un apprentissage. Nous explorerons notamment l'apprentissage d'un modèle de contrôle sans \textita priori. C'est-à-dire un modèle de contrôle construit à l'aide des actions et perceptions d'un système sans faire d'hypothèses sur la nature de celles-ci. Ce modèle lui permet d'évoluer dans la représentation qu'il a de son environnement, autrement dit, de ses perceptions. Pour aborder cette problématique, nous avons choisi de nous placer dans le cadre de l'apprentissage d'une tâche robotique.