Cette thèse présente une méthode de robustification de lois de commande prédictive, notamment de la commande prédictive généralisée (GPC), basée sur la paramétrisation de Youla. Dans une première partie, on aborde la commande GPC, ses caractéristiques de robustesse, la structure du régulateur polynomial RST équivalent et les méthodes classiquement utilisées pour robustifier ce type de commande. Il est ensuite étudié la paramétrisation de Youla. Cet outil paramètre la classe de correcteurs stabilisant un système, et permet l’obtention de spécifications convexes en boucle fermée. Ces caractéristiques de la paramétrisation de Youla sont utilisées pour traduire le problème de robustification d’un correcteur en un problème d’optimisation convexe. Ce problème d’optimisation étant défini dans un espace de dimension infinie, en l’occurrence l’espace de l’ensemble de systèmes stables, une solution sous-optimale appartenant à un sous-espace généré par une base orthonormale est obtenue de façon numérique. Des spécifications de performance nominale et de robustesse en stabilité face à des incertitudes non structurées sont utilisées. Ces spécifications peuvent être exprimées soit par des critères fréquentiels, soit par des contraintes temporelles. Les contraintes temporelles, exprimées au moyen de gabarits, permettent d’ajuster de façon visuelle le compromis entre la robustesse et la performance à obtenir lors de la robustification. Cette méthodologie de robustification a été appliquée à la robustification d’un système électromécanique de positionnement contrôlé par un régulateur prédictif GPC. Le régulateur GPC a été robustifié afin de diminuer l’effet du bruit de mesure sur la commande et de garantir une performance face à des changements de l’inertie de la charge, tout en garantissant une dynamique pour le rejet de perturbation. Les résultats obtenus sont finalement comparés à ceux obtenus avec une structure de régulation standard pour ce type d’application.