La recherche d’une locomotion performante sur des terrains accidentés constitue encore à l’heure actuelle un défi pour les systèmes robotisés de toutes sortes s’y attelant. Les robots hybrides de type “roues-pattes”, qui tentent d’allier l’efficacité énergétique des roues à l’agilité des pattes, en sont un exemple aux capacités potentiellement très prometteuses. Malheureusement, le contrôle de telles structures s’avère rapidement problématique du fait des redondances cinématiques, mais aussi et surtout de la difficulté que pose la connaissance exacte de la géométrie du sol à mesure que le robot avance. Cette thèse propose alors une réponse à la complexité des systèmes roulants reconfigurables par une approche synergique entre compliance et actionnement. Pour cela, nous proposons d’exploiter une décomposition idéalement orthogonale entre les différentes formes de compliances qui réalisent la suspension du robot. Ainsi, l’actionnement au sein de la structure est ici dédié à un contrôle des efforts verticaux s’exerçant sur les roues, tandis que les déplacements horizontaux de ces dernières sont le fait d’une raideur passive combinée à une modulation locale des vitesses d’entraînement. La posture du robot est maîtrisée via l’asservissement des forces verticales fournies par un actionnement de type série-élastique. Ceci permet de garantir une adaptation spontanée de la hauteur des roues tout en conservant l’ascendant sur la distribution de la charge. La faisabilité d’un tel système de locomotion est validée à travers un prototype reposant sur quatre “roues-pattes” compliantes. Celui-ci, entièrement conçu dans le cadre de cette étude, approche la décomposition fonctionnelle proposée tout en répondant aux contraintes de réalisation et de robustesse. Tirant parti de la décomposition fonctionnelle proposée pour la structure, deux procédés de commande sont présentés afin de réaliser le franchissement des obstacles : le premier vise à exploiter l’inertie du châssis pour réaliser une modification locale des forces verticales appliquées aux roues, tandis que le second est basé sur la sélection d’un mode de répartition des efforts adaptés à la poursuite d’une évolution quasi-statique en toutes circonstances. Pour cette dernière commande, deux méthodes de synthèse sont abordées : l’une via un algorithme d’apprentissage de type “Q-learning” et l’autre par détermination de règles expertes paramétrées. Ces commandes, validées par des simulations dynamiques dans des situations variées, se basent exclusivement sur des données proprioceptives accessibles immédiatement par la mesure des variables articulaires de la structure. De cette manière, le robot réagit directement au contact des obstacles, sans avoir besoin de connaître à l’avance la géométrie du sol. / Performing an efficient locomotion on rough terrains is still a challenge for robotic systems of all kinds. “Wheel-on-leg” robots that try to combine energy efficiency of wheels with leg agility are an example with potentially very promising capabilities. Unfortunately, control of such structures turns out to be problematic because of the kinematic redundanciesand, above all, the difficulty of precisely evaluating the ground geometry as the robot advances. This thesis proposes a solution to the complexity of reconfigurable rolling systems by a synergic approach between compliance and actuation.To this purpose, we propose to exploit an ideally orthogonal decomposition between the different movements enabled by the robot suspension due to compliant elements. Then, the structure actuation is here dedicated to controlling the vertical forces applied on wheels, while the horizontal wheel displacements are due to a passive stiffness combined with a local modulation of wheel speed. The robot posture is controlled through the vertical forces servoing provided by a series elastic actuation. This ensures a spontaneous adaptation of wheel heights while keeping the control on load distribution. The feasibility of such a locomotion system is validated through a prototype based on four compliant “wheel-legs”. Entirely conceived as part of this study, this one approximates the proposed functional decomposition while meeting the realization and robustness constraints. We also present two control methods that take advantage of the functional decompositionproposed for the structure in order to cross obstacles. The first one aims to exploit the chassis inertia in order to perform a local modification of the vertical forces applied on wheels, while the second one is based on the selection of proper ways of distributing forces in order to be able to pursue a quasi-static advance in all circumstances. Two approaches are given for the production of the last control : either with a “Q-learning” algorithm or by determining parameterized expert rules. Validated by dynamic simulations in various situations, these controls rely only on proprioceptive data immediately provided by the measurement of articular variables. This way, the robot directly reacts when it touches obstacles, without having to know the ground geometry in advance.