Cette thèse concerne la synthèse de lois commande référencées vision 2D, multi-critères, pour le positionnement, par rapport à une cible fixe ou mobile, d'une caméra orientable en lacet en mouvement dans le plan horizontal. La fréquence et la qualité des informations délivrées par les caméras CCD qui équipent aujourd'hui les robots rend en effet possible l'alimentation directe des boucles de commande à partir des mesures visuelles de l'environnement. Le modèle considéré est défini dans le cadre du formalisme des fonctions de tâches et s'appuie sur la notion de torseur d'interaction qui permet de relier le mouvement de la caméra à la variation des indices visuels. L'objectif de ce travail est de proposer des lois de commandes permettant de stabiliser la caméra sur la base des informations bidimensionnelles issues de l'image, en tenant compte de l'incertitude sur la profondeur des points de la cible, des contraintes de visibilité et des limites en amplitude sur la vitesse et l'accélération de la caméra. La méthode proposée met en oeuvre des techniques de commande avancées. Elle est basée sur la satisfaction d'une condition de secteur modifiée permettant de prendre en compte la saturation de l'accélération et la description du système en boucle fermée via un modèle polytopique des incertitudes. Cette approche permet de formuler des conditions constructives pouvant être exprimées sous forme d'Inégalités Linéaires Matricielles (LMIs). Sur cette base, la résolution de problèmes d'optimisation convexe permet d'une part de maximiser la région de stabilité associée et d'autre part de déterminer le gain stabilisant du correcteur. La technique, initialement appliquée au problème du positionnement de la caméra par rapport à une cible fixe, est ensuite étendue au suivi d'une cible mobile en considérant la vitesse inconnue de la cible comme une perturbation bornée en énergie. L'intérêt de ce type de résultat, pour l'élaboration de stratégies de navigation d'un robot mobile pa r enchaînement de tâches référencées capteurs, est ensuite mis en évidence. Plusieurs exemples d'enchaînement de tâches sont tour à tour considérés et simulés sur la base d'un modèle de robot à roues muni de capteurs de proximité et supportant une caméra montée sur une platine orientable en azimut.