Ce mémoire d'Habilitation à Diriger des Recherches présente les principales activités de recherche que j'ai menées depuis 2002 en tant que Maître de Conférences, tout d'abord à l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, jusqu'en 2006, puis à l'Université Henri Poincaré (Nancy 1) dans l'équipe Maia au LORIA. Ce mémoire synthétise une partie de mes contributions au domaine de la résolution collective de problème, en informatique et en robotique. Il s'agit d'une approche inspirée du vivant, reposant sur les interactions d'un grand nombre d'agents simples entre eux et avec leur environnement, capable de faire émerger des structures ou des organisations constituant des solutions à des problèmes donnés. Cette approche est connue pour générer des solutions robustes et auto-adaptatives aux conditions variables et inconnues de l'environnement ou du système. La principale motivation de ces travaux est de modéliser ces comportements d'auto-organisation pour mieux les comprendre et les utiliser dans la définition de processus de résolution de problème ou de contrôle de flottilles de robots. Dans ce cadre, le mémoire présente les recherches menées selon deux approches possibles des interactions entre agents. Dans un premier temps, nous considérons des interactions directes entre agents ou robots, essentiellement par signaux/perceptions, et montrons comment la coordination réactive peut être efficace pour la résolution de problèmes spatiaux, ainsi que pour la navigation en formation. Dans un deuxième temps, nous examinons des modèles de coopération indirecte, c'est-à-dire fondés sur le marquage et la lecture d'informations dans l'environnement. Nous focalisons sur l'étude des processus d'auto-organisation engendrés par ce principe, puis examinons des approches pour leur implémentation réelle et robotique. Enfin, le mémoire présente mes perspectives de recherche en détaillant des pistes pour la définition d'une approche générique de résolution collective de problème fondée sur la construction de champs dynamiques dans l'environnement, et pour son déploiement en robotique dans des environnements réels et large échelle.