La robotique constitue une solution prometteuse pour développer des systèmes d'assistance visant à améliorer l'autonomie et les conditions de vie des personnes dépendantes. Ainsi, de nombreuses recherches sont menées actuellement à travers le monde pour concevoir et développer des robots portables ou exosquelettes, en tant que dispositifs d'aide à la mobilité pour augmenter les capacités motrices des sujets porteurs, ou comme auxiliaires de rééducation neuro-musculaire. Cette thèse vise le développement des modèles de connaissances nécessaires pour la mise en oeuvre de commandes assistives d'un exosquelette de l'articulation du genou, notamment celles basées sur l'intention du sujet porteur. Cet exosquelette est destiné à l'assistance des mouvements de flexion/extension du genou pour des personnes souffrant de pathologies du genou, ou pour le renforcement musculaire et la rééducation de sujets âgés ou hémiparétiques. Pour l'estimation de l'intention de mouvement du porteur, nous proposons modèle musculo-squelettique polynomial, complété par un modèle muscle-tendons de type Hill et le modèle bi-linéaire de Zajac pour modéliser la dynamique d'activation et de désactivation musculaire. Le modèle musculo-squelettique polynomial proposé offre le même niveau de réalisme et de précision qu'un modèle musculo-squelettique générique anatomique, sans nécessiter l'emploi de méthodes d'optimisation gourmandes en temps de calcul. Dans cette thèse, nous proposons un ensemble de trois commandes assistives destinées à guider ou à assister, via l'exosquelette, un sujet dans un contexte d'assistance à la rééducation en mode actif-aidé: La première, basée sur la passivité, exploite les propriétés physiques de l'exosquelette et du sujet porteur pour stabiliser asymptotiquement l'ensemble exosquelette-membre inférieur du porteur. Les paramètres du contrôleur sont ajustés automatiquement en fonction de la contribution du sujet au mouvement. A travers cette commande, l'exosquelette développe un couple correctif pour guider le genou vers la trajectoire de référence ou son voisinage. La seconde commande introduit une saturation pour maintenir le couple d'assistance dans un intervalle donné, garantissant ainsi la sécurité du sujet porteur. Cette commande garantit aussi des mouvements à des vitesses raisonnables et une convergence vers la trajectoire de référence. La deuxième loi de commande est complétée par une fonction permettant de moduler le couple d'assistance en fonction de la phase de rééducation. Enfin, la troisième commande proposée vise à maximiser la transparence de l'exosquelette pour éviter d'altérer les mouvements naturels du sujet porteur. Elle exploite la dynamique d'interaction induite par les mouvements relatifs du sujet porteur par rapport à l'exosquelette dus aux compliances intrinsèques de l'ensemble exosquelette-membre inférieur. Ces commandes ont été évaluées sur un sujet volontaire sain âgé de 29 ans, en considérant les modes d'assistance passif et actif-aidé. L'analyse des résultats expérimentaux montre de bonnes performances en termes de précision de poursuite de trajectoire, de robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques et des perturbations externes. Ces résultats montrent également des propriétés importantes comme la sécurité du sujet porteur, le suivi précis de l'intention du porteur, l'assistance adaptative pour la rééducation active et la transparence de l'interaction exosquelette-porteur / Nowadays, robotics constitutes a promising solution to develop assistive systems to improve autonomy of dependent people during everyday activities. Thus, much research is being conducted currently worldwide to design and develop wearable robots or exoskeletons as assistive devices for mobility in order to improve the capabilities of the wearer. These devices can also be used during neuromuscular rehabilitation processes. This thesis aims to develop models necessary for the implementation of subject's intention wearer assistive control strategies using a knee joint exoskeleton. In order to estimate the movement intention of the wearer, we propose a Hill- Zajac based musculoskeletal model. This musculoskeletal model provides a high level of realism and accuracy compared to an anatomical generic musculoskeletal model without requiring the use of optimization methods techniques that are generally computational effort consuming. Three assistive control strategies are developed in this thesis to assist the wearer in a context of assistance and rehabilitation. In this thesis, we propose a set of three assistive commands to guide or assist through the exoskeleton, a subject in the context of rehabilitation assistance to active-assisted method: The first, based on passivity, operates the physical properties of the exoskeleton about the wearer and to stabilize the lower assembly asymptotically exoskeleton-member carrier. The first one is based on passivity and uses the physical properties of the exoskeleton and the wearer to stabilize asymptotically the human- lower-limb exoskeleton system. The second one introduces a saturation threshold to maintain the assistive torque in a given interval, ensuring the safety of the wearer. The third one aims to maximize the transparency of the exoskeleton to avoid altering the natural movements of the wearer. It uses the interaction dynamics induced by the relative movements between the wearer and the exoskeleton. These control strategies were evaluated on a 29-year-old healthy volunteer subject. The analysis of the experimental results shows satisfactory performances in terms of trajectory tracking accuracy, robustness with respect to parametric uncertainties and external disturbances. The results show also a good accuracy in the human intention detection and an adaptive support for active rehabilitation and transparent human-robot interaction