Nous proposons dans cette thèse d’étudier l’asservissement de systèmes complexes par des commandes à mode glissant à paramètres fixes. L’objectif est de montrer qu’il est possible d’utiliser des commandes robustes tout en gardant une approche de modélisation du système et de synthèse des lois de commande simples.Le système physique considéré est essentiellement un robot manipulateur anthropomorphique flexible à muscles artificiels pneumatiques à sept degrés de liberté.Nous nous intéressons aux commandes robustes et particulièrement aux commandes à régime glissant d’ordre 2, Twisting et Super–twisting, et à la commande équivalente qui leur est généralement associée pour réduire les discontinuées éventuelles de ce type de commandes. Ces commandes sont évaluées à travers des expériences sur un robot flexible. Grâce à ces expériences nous montrons la robustesse de ces commandes, l’influence des incertitudes de la modélisation sur leurs performances et la difficulté de synthétiser leurs paramètres pour un système incertain. Un accélérateur de convergence est proposé afin d’améliorer l’asservissement en régulation et suivi de consigne et la stabilité des systèmes incertains. Ces résultats théoriques sont confirmés expérimentalement grâce au robot flexible.Compte tenu de la difficulté de synthèse des lois de commande Twisting et Super–twisting, une nouvelle approche à base de retours d’états commutés est présentée, l’objectif est de proposer une commande à mode glissant dont la synthèse des paramètres est systématique, et ce, grâce à l’utilisation de conditions de stabilité au sens de Lyapunov. Cette approche baptisée Puma : Polytopic Uncertain Model Approach utilise un modèle polytopique du système, ce qui per- met de garder une modélisation simple en considérant le système, quelque soit sa complexité, comme une boite noire. Cette approche est appliquée au robot flexible en simulation, elle est comparée à une approche similaire pour montrer son intérêt.Afin d’évaluer la pertinence de ces commandes du point de vue performance et simplicité de mise en œuvre, elles sont comparées à l’une des commandes la plus utilisée en industrie : le PID. / This thesis addresses the control of complex systems through fixed parameters sliding modes. The objective being to show that it is possible to use robust control laws while keeping the system model and control law synthesis simple.The considered physical system is a seven d.o.f flexible anthropomorphic manipulator robot driven by pneumatic artificial muscles.We address robust control laws, particularly second order sliding modes, Twisting and Super–twisting together with the equivalent control which is associated to them in order to reduce the discontinuities of these type of controls. These laws are applied onto a flexible robot. Through experiment we show their robustness, the influence of modelling uncertainties on performance and the difficulty in synthesizing their parameters for an uncertain system. A convergence accelerator is proposed for enhancing control quality both in regulation and tracking. These theoretical results are experimentally verified through the flexible robot.Due to the difficulty in synthetizing Twisting and Super–twisting control laws, a new approach based on commuted state feedback is presented. The objective being a sliding mode control law with a systematic parameters synthesis using Lyapunov stability condition. This approach named Puma: Polytopic Uncertain Model Approach uses the system’s polytopic model, which allows keeping modelling simple by considering the system, whatever its complexity may be, as a black box. This approach is applied to a flexible robot in simulation ; it is compared to a similar approach to show its interest.In order to evaluate the relevance of these laws from the point of view of performance and implementation simplicity, they are compared to one of the most popular control law: The PID.