Il existe de nombreuses approches développées par la communauté Implicit Computational Complexity (ICC) permettant d'analyser les ressources nécessaires à la bonne exécution des algorithmes. Dans cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement au contrôle des ressources à l'aide d'interprétations sémantiques. Après avoir rappelé brièvement la notion de quasi-interprétation ainsi que les différentes propriétés et caractérisations qui en découlent, nous présentons les différentes avancées obtenues dans l'étude de cet outil : nous étudions le problème de la synthèse qui consiste à trouver une quasi-interprétation pour un programme donné, puis, nous abordons la question de la modularité des quasi-interprétations. La modularité permet de diminuer la complexité de la procédure de synthèse et de capturer un plus grand nombre d'algorithmes. Après avoir mentionné différentes extensions des quasi-interprétations à des langages de programmation réactifs, bytecode ou d'ordre supérieur, nous introduisons la sup-interprétation. Cette notion généralise la quasi-interprétation et est utilisée dans des critères de contrôle des ressources afin d'étudier la complexité d'un plus grand nombre d'algorithmes dont des algorithmes sur des données infinies ou des algorithmes de type diviser pour régner. Nous combinons cette notion à différents critères de terminaison comme les ordres RPO, les paires de dépendance ou le size-change principle et nous la comparons à la notion de quasi-interprétation. En outre, après avoir caractérisé des petites classes de complexité parallèles, nous donnons quelques heuristiques permettant de synthétiser des sup-interprétations sans la propriété sous-terme, c'est à dire des sup-interprétations qui ne sont pas des quasi-interprétations. Enfin, dans un dernier chapitre, nous adaptons les sup-interprétations à des langages orientés-objet, obtenant ainsi différents critères pour contrôler les ressources d'un programme objet et de ses méthodes