Ce mémoire présente le travail de recherche qui consiste à développer et à mettre au point un dispositif capable d'alimenter en électricité un habitat isolé et le rendre autonome en utilisant des sources d'énergie renouvelable. Le système multi-sources considéré comprend une éolienne et des panneaux photovoltaïques comme sources principales, des batteries de type Lithium-Ion pour le stockage ainsi qu'un générateur Diesel comme source de secours. Dans le but d'apporter une contribution face aux problèmes de gestion d'énergie pour systèmes hybride et la commande des chaînes de conversion d'énergie renouvelable, nous proposons dans ce travail une stratégie de gestion des flux de puissances basée sur la prédiction des potentiels énergétiques sur un horizon très-court pour générer des références optimales pour assurer l'autonomie de la charge. Pour cela, nous présentons dans un premier temps, un dimensionnement des différents modules du système multi-sources ainsi que la modélisation de chacune des chaînes de conversion d'énergie. Par la suite, cette modélisation nous a permis de développer des lois de commande en utilisant les techniques LMI pour le placement de pôles dans le but d'augmenter les performances transitoires du suivi de références. L'algorithme de gestion proposé ainsi que les stratégies de commande développées pour le suivi de références et la maximisation de puissance ont été validées en simulation en utilisant des données issues de mesures réelles. Après avoir obtenu des résultats en simulation avec Matlab/Simulink, nous avons validé ces travaux expérimentalement en réalisant des tests sur la plateforme multi-sources équipée de cartes dSPACE du laboratoire / This dissertation presents a research project that consists of the development of a device that is able to supply an isolated house with electricity and to make it autonomous by using renewable energy sources. The multi-source system considered in this thesis includes a wind turbine and photovoltaic panels as main sources, Lithium-Ion batteries for storage and Diesel generator as emergency source. In order to make a contribution considering problems of energy management for hybrid systems as well as problems in controlling energy conversion chains, we are suggesting a power flow management strategy which is based on the prediction of the potential energy available on the veryshort-term. That strategy aims at generating optimal references in order to insure the electrical autonomy of the house. For this, we present firstly, a sizing and modelingof the different modules of the multi-source system. This modelling allowed us subsequently to develop a static and dynamic state feedback control strategies by using LMI techniques for pole placement in order to increase the transition performancesfor reference monitoring. The proposed management algorithm as well as the developed control strategies for tracking and maximizing power is validated in simulation using data obtained through real measurements. After having results in simulationusing Matlab/Simulink, we have validated them experimentally by conducting tests via a multi-source platform equipped with dSPACE cards of our laboratory