Le travail développé dans cette thèse a pour objectif la génération de trajectoires de marches dynamiques optimales qui puissent être validées sur une plateforme expérimentale.Le dispositif mis en oeuvre est le système locomoteur d'un robot humanoïde de petite taille (80cm pour 15kg) nommé Tidom. Ses caractéristiques mécaniques et son architecture de commande sont présentées dans le premier chapitre.Pour générer les trajectoires sur un pas de marche, nous avons utilisé une méthode d'optimisation paramétrique. Cette technique repose sur l'approximation des paramètres de configuration du mouvement par des fonctions splines de classe C3 constituées de polynômes de degré 4 raccordés en des instants équirépartis sur la durée du mouvement jusqu'aux suraccélérations. Les efforts de contact entre le pied balancé et le sol en phase bipodale sont également paramétrés par des fonctions splines, de classe C0. Les accélérations et les couples articulaires sont raccordés aux instants de transition entre les différentes phases du mouvement pour améliorer le contrôle et éviter la détérioration de la mécanique. Le vecteur des paramètres d'optimisation est ainsi composé des coordonnées articulaires aux points de jonction, des vitesses et accélérations aux extrémités des phases de la marche, des efforts de contact pied/sol en double appui auxquels s'ajoutent la longueur de pas et la durée de chaque phase. Il est à noter que la seule donnée d'une vitesse de marche permet d'engendrer un pas optimal cyclique.Plusieurs expérimentations présentées dans le dernier chapitre permettront à terme d'implémenter les trajectoires optimales sur le robot. / The work developed in this thesis aims at generating optimal trajectories for dynamic walking motions that can be validated on an experimental platform.The device used is the locomotion system of a small size humanoid robot (80cm and 15kg) named Tidom. Its mechanical characteristics and control architecture are presented in the first chapter.A parametric optimization method is developed to generate walking step trajectories. It consists in approximating joint motion coordinates using C3-spline functions, made up of 4-order polynomials linked at times equally distributed along the motion time, up to jerk linking. The contact forces between stance foot and ground are approximated using spline functions of class C0. Joint acceleration and joint torques are continuous at the transitions between single and double support phases of a step to improve the robot control and to prevent mechanical damage. The optimization variables are discrete values of joint coordinates at connecting points, joint velocities and accelerations at phase bounds, discrete values of contact forces at connecting points during the double support phase. The step length and the relative length of the step phases are also accounted for. The walking velocity is the only data required for generating an optimal cyclic step.Some experiments presented in the last chapter are the first steps towards the implementation of optimal trajectories on the humanoid robot.