Le développement des micro et nanotechnologies a ouvert un champ nouveau pour visualiser et organiser la matière aux toutes petites échelles. L'adoption actuelle des systèmes de micromanipulation et de leurs interfaces reste cependant limitée par la complexité de leur utilisation. Ce travail se concentre sur la synthèse d'une interface naturelle pour interagir avec le micromonde. L’étude de la littérature montre un manque d'outils adaptés à la détection des décisions. L'opérateur doit ainsi apprendre un langage symbolique complexe pour communiquer avec l'interface. Pour dépasser ces limites, trois aspects sont abordés : •Un simulateur d'une tâche typique de micromanipulation sous AFM est proposé. Ce dernier masque la complexité de la tâche réelle pour la rendre accessible à des non spécialistes. •Pour détecter la décision de saisie ou de dépose d’un objet au sein du simulateur, un modèle non symbolique de prédiction de l'intention inspiré des sciences cognitives est proposé. Ce dernier exploite des invariants en vitesse du geste ciblé lorsque l’objet cible est connu. •Dans des contextes plus réalistes, la cible ne peut pas être connue a priori. Une méthode de sélection est proposée, basée sur un champ de neurones dynamiques activé selon la direction de déplacement du geste et du regard. La bulle d'activité principale observée correspond au focus d'attention de l'utilisateur. Les résultats obtenus montrent une amélioration qualitative et quantitative significative par rapport aux approches classiques de reconnaissance de gestes symboliques. Ce travail montre l'apport de nouvelles méthodes d'interaction non symboliques pour des interfaces centrées sur l'utilisateur.