Ce travail de thèse porte sur le développement d’un outil d’anticipation et de contrôle de colmatage des membranes de filtration. Le colmatage est l’inconvénient majeur qui handicape l’expansion des procédés de filtration membranaire, induisant une baisse de leurs performances et des sur-coûts d'exploitation. La limitation du colmatage est rendue possible soit en appliquant des cycles de lavages périodiques physiques ou chimiques de la membrane, induisant des arrêts de fonctionnement, soit en provoquant en continue des turbulences aux voisinages de la membrane (aération de la membrane). Toutefois, ces stratégies de lavage sont coûteuses et parfois inefficaces car elles ne tiennent pas compte des spécificités du procédé. Elles sont plutôt basées sur les recommandations des fournisseurs de la membrane et/ou l'expérience de l'opérateur. Ce travail de thèse a donc été axé sur le développement d'une stratégie de contrôle optimal permettant d'optimiser le protocole de lavage physique d’une membrane de filtration et de maximiser ainsi la production nette d’un système de filtration membranaire. Dans la première partie de cette thèse, nous menons un travail expérimental dans le but d’étudier et de comprendre les mécanismes de colmatage intervenant lors de la microfiltration et l’ultrafiltration de deux types de suspensions dont la filtration est d’intérêt industriel. Le dépouillement des résultats expérimentaux a permis de conclure que pour les conditions considérées la formation d’un gâteau à la surface de la membrane est le mécanisme prédominant dans le colmatage des membranes en microfiltration et ultrafiltration. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous intéressons à l’optimisation de la production des systèmes de filtration membranaire fonctionnant à pression transmembranaire constante. Pour ce faire, nous avons commencé par choisir de la littérature un modèle mathématique simple et capable de décrire les dynamiques de différents systèmes de filtration membranaire. Après avoir choisi un modèle, nous résolvons le problème d’optimisation par deux approches différentes : une approche numérique et une approche analytique. Pour ce qui est de l’approche numérique, nous utilisons des solveurs d’optimisation (Global Search et Pattern Search) programmés sur MATLAB. Cette approche est simple à mettre en œuvre mais elle présente quelques limitations telles que le problème des optimums locaux. Pour pallier aux limitations de l'approche numérique, nous traitons le problème d'optimisation de la stratégie de lavage par une approche analytique qui se base sur l'application du principe du Maximum de Pontryagin (PMP). L’avantage principal de l’approche analytique est qu’elle n’est pas basée sur un modèle spécifique, mais plutôt sur des hypothèses décrivant les propriétés qualitatives des dynamiques d'une classe des systèmes de filtration. En procédant ainsi, la structure générale de la solution optimale pour toute une classe de procédés de MF/UF vérifiant les hypothèses définies est obtenue. L'analyse analytique met en évidence l'existence d'un arc singulier. La valeur de cet arc est une information très importante qui renseigne sur le rapport du temps entre périodes de filtration et périodes de lavage. La solution analytique telle qu’elle ne peut pas être appliquée en pratique notamment à cause de l’existence d’un arc singulier. Pour être applicable sur un procédé, nous présentons une approche permettant d’approximer cet arc singulier par une succession de séquences de filtrations/lavage en faisant en sorte que le ratio déterminé soit bien respecté. L'application de la stratégie optimale à un cas d’étude numérique améliore significativement la production nette du système de filtration par rapport à la stratégie « classique » utilisée couramment en industrie.