La course à la miniaturisation des circuits électroniques pousse à développer des systèmes faible coût, quece soit en terme de consommation d’énergie ou de ressources de calcul. Il est ainsi possible de réduire la consommationen diminuant la tension d’alimentation et/ou la fréquence d’horloge, mais ceci a pour conséquence de diminuer aussila vitesse de fonctionnement du circuit. Une commande prédictive rapide permet alors de gérer dynamiquement un telcompromis, de manière à ce que la consommation d’énergie soit minimisée tout en garantissant de bonnes performances.Les stratégies de commande proposées ont notamment l’avantage d’être très robustes aux dispersions technologiquesqui sont un problème récurrent dans les nanopuces. Des solutions sont également proposées afin de réduire le coût decalcul du contrôleur. Les systèmes à échantillonnage non-uniforme, dont la loi de commande est calculée et mise à jourlorsqu’un événement est déclenché, sont ainsi étudiés. Ce principe permet de réduire le nombre d’échantillons et, parconséquent, d’économiser des ressources de calcul, tout en garantissant de bonnes performances du système commandé.Des résultats de simulation, et surtout expérimentaux, valident finalement l’intérêt d’utiliser une telle approche. / The demand of electronic components in all embedded and miniaturized applications encourages to developlow-cost components, in term of energy consumption and computational resources. Actually, the power consumption canbe reduced when decreasing the supply voltage and/or the clock frequency, but with the effect that the device runs moreslowly in return. Nevertheless, a fast predictive control strategy allows to dynamically manage this tradeoff in order tominimize the energy consumption while ensuring good performance of the device. Furthermore, the proposals are highlyrobust to tackle variability which is a real problem in nanometric systems on chip. Some issues are also suggested inthis thesis to reduce the control computational cost. Contrary to a time-triggered system where the controller calculatesthe control law at each (constant and periodic) sampling time, an event-based controller updates the control signalonly when the measurement sufficiently changes. Such a paradigm hence calls for resources whenever they are indeednecessary, that is when required from a performance or stability point of view for instance. The idea is to soften thecomputational load by reducing the number of samples and consequently the CPU utilization. Some simulation andexperimental results eventually validate the interest of such an approach.