L’apparition de robots de service de plus en plus complexes ouvre de nouvelles perspectives quant aux tâches de manipulation d’objets. Malgré les progrès récents des techniques de planification de mouvement, peu d'entre elles s'intéressent directement à des systèmes multi-bras comme les torses humanoïdes. Notre contribution à travers cette thèse porte sur trois aspects. Nous proposons une technique de planification de mouvement performante basée sur la coordination des mouvements du système multi-bras. Elle exploite au mieux la structure du système en la divisant en parties élémentaires dont les mouvements sont planifiés indépendamment du reste du système. La fusion des différents réseaux élémentaires générés est ensuite réalisée dans le but d’obtenir un graphe prenant en compte le robot tout entier. Une seconde contribution porte sur l'extension des méthodes de planification pour des robots présentant des chaînes cinématiques fermées. Ces boucles cinématiques apparaissent dans le système lorsque, par exemple, le torse humanoïde saisit un objet avec plusieurs bras. Cette méthode traite explicitement les configurations singulières des manipulateurs, offrant ainsi une meilleure maniabilité de l’objet. Finalement, nous proposons deux approches pour la planification de tâches de manipulation d'objets par un torse humanoïde. La première concerne la résolution d’une tâche de prise et pose d'objets par un torse humanoïde à deux bras dans le cas où les contraintes imposées par la tâche nécessitent le passage par une double prise afin de transférer l'objet d'une main à l'autre. La seconde porte sur la résolution du même type de tâche par un manipulateur mobile. La thèse, effectuée dans le cadre du projet européen Phriends, présente les résultats d'expérimentations réalisées sur le robot Justin, démonstrateur du projet. / The emergence of new more and more complex service robots opens new research fields on objet manipulation. Despite the recent progresses in motion planning techniques, few of them deal directly with multi-arm systems like humanoid torsos. Our contribution through this thesis focuses on three aspects. We present an efficient motion planning technique based on the multi-arm system motion coordination. It takes advantage of the system's structure by dividing it into elementary parts of which movements are planned independently of the rest of the system. Generated elementary networks are then fused to obtain a roadmap that takes into account the whole robot. The second contribution consists of the extension of motion planning methods for a robot under loop closure constraints. These kinematic loops appear in the system when, for example, the humanoid torso grasps an objet with two arms. This method treats explicitly the singular configurations of the manipulators, providing better handling of the object. Finally, we present two approaches for planning object manipulation tasks by humanoid torsos. The first concerns solving pick and place task by humanoid torso where the imposed task constraints require a passage through a double grasp to transfer the object from one hand to the other. The second approach concerns the resolution of the same type of task by a mobile manipulator. The presented methods have been integrated on a real platform, Justin, and validated with experiments in the frame of E.U. FP-6 PHRIENDS project.