La recherche en connexionnisme est en face des fortes contraintes d'autonomie en robotique notamment issues des taches perceptives visuelles qui n'ont pas encore ete satisfaites par les modeles neuronaux utilises jusqu'a aujourd'hui, surtout celles liees a la perception du mouve- ment. Dans ce cadre, je propose un modele connexionniste neuromimetique permettant de traiter un ensemble de taches de perception visuelle dynamique (robot/objets environnants en mouvement). Cela implique le compromis de maintenir la satisfaction des contraintes (bio-inspiration, traitements locaux massivement distribues) en vue d'une implantation ulterieure temps-reel embarquee sur circuit FPGA malgre la complexite des taches en jeu. Le modele propose est constitue de trois modules: le premier opere un filtrage spatio-temporel causal issu des filtres de Gabor et inspire des reponses des cellules simples du cortex visuel primaire, V1. Le deuxieme met en place un mecanisme distribue de fortes interactions localisees fonde sur un principe antagoniste inspire de l'organisation en colonnes d'orientation dans V1. Finalement, en m'inspirant des proprietes des champs recepteurs des neurones de MT et MST.