Les avancées en intelligence artificielle ont conduit à des enjeux juridiques et éthiques significatifs liés à la vie privée, aux biais, à la responsabilité, etc. Ces dernières années, de nombreuses réglementations ont été mises en place pour limiter ou atténuer les risques associés à l'IA. Le respect de ces réglementations est nécessaire pour la fiabilité des systèmes d'IA et pour garantir une utilisation responsable. De plus, des systèmes d'IA fiables doivent également être éthiques, en assurant une conformité avec les normes éthiques. La conformité aux lois applicables et l'adhésion aux principes éthiques sont essentielles pour la plupart des applications de l'IA. Nous étudions ce problème du point de vue des agents d'IA. En d'autres termes, comment un agent peut-il garantir que ses actions respectent les normes juridiques et éthiques. Nous nous intéressons aux approches basées sur le raisonnement logique pour intégrer la conformité juridique et éthiques dans le processus de planification de l'agent. Le domaine spécifique dans lequel nous poursuivons notre objectif est le traitement des données personnelles, c'est-à-dire, les actions de l'agent impliquent l'utilisation et le traitement des données personnelles. Une réglementation applicable dans ce domaine est le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). De plus, le traitement des données personnelles peut entraîner certains risques éthiques en matière de vie privée ou de biais.Nous abordons cette question à travers une série de contributions présentées dans cette thèse. Nous commençons par la question de la conformité au RGPD. Nous adoptons le Calcul des Événements avec la Programmation par Ensembles de Réponses (ASP) pour modéliser les actions des agents et l'utiliser pour planifier et vérifier la conformité au RGPD. Un langage de policy est utilisé pour représenter les obligations et exigences du RGPD. Ensuite, nous examinons la question de la conformité éthique. Un modèle d'utilité ordinale pluraliste est proposé, permettant d'évaluer les actions en fonction des valeurs morales. Ce modèle est basé sur plusieurs critères et utilise des systèmes de vote pour agréger les évaluations sur une échelle ordinale. Nous intégrons ensuite ce modèle d'utilité et le cadre de conformité juridique dans un planificateur de Réseau de Tâches Hiérarchiques (HTN). Dans cette contribution, les normes juridiques sont considérées comme des contraintes "hard" et les normes éthiques comme des contraintes "soft". Enfin, en dernière étape, nous explorons davantage les combinaisons possibles de la conformité juridique et éthique avec l'agent de planification et proposons un cadre unifié. Ce cadre capture l'interaction et les conflits entre les normes juridiques et éthiques et est testé dans un cas d'utilisation avec des systèmes d'IA gérant la livraison d'articles médicaux.