Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème du suivi en convoi, désigné en anglais par le terme platooning, où un train de robots essaie de suivre un chemin décrit par le leader. Ce chemin, n'étant pas prédéfini mais généré au cours du suivi, est inconnu de tous les robots suiveurs. Dans ce travail, nous choisissons une approche décentralisée locale où chaque robot du convoi observe son voisinage et calcule son contrôle de façon à avoir un suivi stable (absence d'oscillations) et précis (erreur latérale aussi faible que possible). Cette thèse étudie plus précisément le comportement latéral d'un robot du convoi et propose deux contrôleurs s'appuyant sur la mémorisation du chemin suivi par son prédécesseur. Un premier algorithme de contrôle Memo-LAT (Memorization and Look-Ahead Target) calcule une commande latérale continue en utilisant une loi de contrôle analytique. La stabilité de Memo-LAT n'étant pas toujours garantie, nous proposons l'algorithme de contrôle NOC (Non-Oscillatory Convergence) qui prend en compte la courbure du chemin à suivre dans le calcul du comportement latéral. NOC combine une approche géométrique avec une recherche heuristique pour calculer une commande discrète permettant au robot de suivre avec précision le chemin de son prédécesseur sans oscillation. / This thesis deals with the platooning problem which aims to concieve a control algorithm allowing a convoy of vehicles to follow their leader's path. This path, which is initially undefined and unknown to all the following robots, is generated as the leader moves. In this thesis, we choose a local decentralized approach in which each robot of the platoon uses its local perceptions to compute its own commands aiming to achieve a stable (no oscillations) and precise (with a lateral error as small as possible) platooning. More precisely, this thesis studies the lateral behavior of a platoon's robot and introduces two controllers based on the memorization of the robot's predecessor's path. The first algorithm, Memo-LAT (Memorization and Look-Ahead Target), computes a continuous lateral command using an analytic control law. As the stability of Memo-LAT is not always guaranteed, we present NOC (Non-Oscillatory Convergence), a control algorithm which takes into account the path's curvature in the robot's lateral behavior's computation. NOC combines a geometric approach to a heuristic search method to compute a discrete command allowing the robot to follow precisely and without oscillations its predecessor's path