Les conducteurs des véhicules à deux-roues motorisés (V2RM) sont parmi les usagers les plus vulnérables sur les routes. En France, les V2RMs ne constituent que 1.9% du trafic routier, mais ils sont impliqués dans 24% des accidents mortels. Le manque des systèmes d’aide à la conduite (Intelligent Transportation System, ITS) est pointé du doigt parmi les principales causes de ces chiffres alarmants. En effet, la complexité de la dynamique des V2RMs ainsi que l’inaccessibilité à certains états (comme l’angle du roulis, le couple de direction et les forces pneumatiques) rendent le déploiement des systèmes ITS très difficile et constituent un frein quant à leur développement. Dans ce contexte, mon travail de thèse vise l’estimation des dynamiques pertinentes des V2RMs. Premièrement, un observateur de type Takagi-Sugeno (TS) est proposé pour l’estimation de la dynamique latérale avec un découplage du couple de direction qui est considéré comme une entrée inconnue (UI). Ensuite, afin d’estimer le couple de direction, un autre observateur TS est proposé. L’observateur en question possède une loi d’adaptation proportionnelle-dérivée (PD) afin de reconstruire l’UI. Cependant, dans les deux observateurs précédents, les non-linéarités associées aux forces pneumatiques latérales sont négligées. Pour contourner cette difficulté, les forces latérales sont considérées comme des entrées inconnues et sont estimées de manière algébrique en utilisant les observateurs par mode-glissant d’ordre supérieur. Enfin, nous nous sommes attelés à la dynamique longitudinale et proposé un observateur à entrées inconnues avec une loi d’adaptation PD afin d’estimer les forces longitudinales et les couples d’accélération et de freinage. Une fois les dynamiques latérales et longitudinales des V2RMs estimées, nous nous sommes attaqués à la commande du système de freinage. Dans ce contexte, un contrôleur robuste est proposé afin d’optimiser le freinage des V2RMs. Le contrôleur est basé sur les techniques par mode-glissant et permet d’asservir le glissement longitudinal vers un glissement de référence. Ce dernier est calculé grâce à un programme inspiré des algorithmes MPPT. Enfin, afin de valider les différents observateurs proposés, une commande basée observateur utilisant les techniques TS a été proposée dans afin d’automatiser un scooter instrumenté et assurer le suivi d’un roulis de référence. / Riders of Powered two-wheeled vehicles (P2WV) are among the most vulnerable drivers on roads. In France, riders of P2WVs are just 1.9% of road traffic, but account for 24% of road user deaths. This high rate of mortality may be explained by several factors. One of them is the lack of specific Intelligent Transportation System (ITS). In fact, because of the complexity of the P2WVs dynamics and the unavailability of some states (such as the steering torque, the roll angle and the lateral forces), it is more difficult to design specific ITS systems for P2WVs. In this context, my thesis aims the estimation of relevant dynamics of P2WVs. Firstly, a Takagi-Sugeno (TS) observer is proposed to estimate the lateral dynamics. The observer completely decouples the steering torque - which is considered as an unknown input (UI) - from the estimation error dynamics. Then, to estimate the lateral dynamics and the steering torque, another TS observer is proposed. The observer in question has a proportional derivative (PD) adaptation law to reconstruct the UI. However, in both observers, nonlinearities with respect to tire forces are neglected. To circumvent this difficulty, lateral forces are considered as UIs and they are algebraically estimated thanks to high order sliding mode observers. Finally, we focus on the longitudinal dynamics and propose an UI observer with a PD adaptation law to estimate the longitudinal forces and the thrust and braking torques. Once the lateral and longitudinal dynamics estimated, we were interested by the control of the braking system. In this context, a robust controller is proposed in order to optimize the braking for P2WVs. The controller is based on sliding mode techniques and allows the tracking of the longitudinal slip to a reference one. The latter is computed through a program inspired by MPPT algorithms. Finally, to validate the several observers developed in my thesis, an observer based controller using TS techniques is proposed in order to stabilize and automate an instrumented scooter and to track a reference roll angle.