En robotique, un problème de locomotion est généralement transcrit comme un grand problème d'optimisation. Cependant, le problème complet est caractérisé par de nombreuses propriétés indésirables, telles qu'une grande dimensionnalité, de la non-linéarité, des contraintes non convexes, etc., qui rendent difficile la recherche de solution par une méthode directe. Une approche courante consiste alors à simplifier l'optimisation numérique en résolvant plutôt des modèles réduits (pendule inversé, points de capture, centroïdale). Bien que ces modèles réduits soient plus simples à résoudre comparé au problème complet, ils manquent de généralité, sont sous-optimaux et sont donc peu fiables. Néanmoins, une approche typique en robotique repose sur un modèle réduit d'optimisation, suivie d'une linéarisation instantanée du corps-complet (comme l'Inverse Cinématique / l'Inverse Dynamique), avec de possibles variations dans les deux étapes (Kajita et al., 2003; Herzog et al., 2016a). Bien que certaines recherches aient été menées pour résoudre le problème complet en se basant sur la méthode brute-force, sans utiliser la structure du problème (Heess et al., 2017; Rajeswaran et al., 2017), ces méthodes ne sont pas matures ou applicables aux robots. Dans cette thèse, nous explorons une approche qui tente de résoudre le problème de locomotion général / holistique, tout en exploitant pleinement la structure du problème pour obtenir une solution efficace et réaliste. Nous visons à offrir les garanties que nous offrent les approches par brute-force du problème complet, avec une résolution efficace basé sur une utilisation appropriée de la structure du problème. Nous appuyons notre proposition par des preuves de concept de mouvements dynamiques et proposons trois contributions essentielles. La première contribution de cette thèse est l'introduction d'une formulation mathématique rigoureuse, basé sur la méthode de direction alternée des multiplicateurs, afin d'imposer un consensus entre la dynamique de l'état centroïdale au niveau réduit et au niveau du corps-complet. Nous proposons une division exacte du problème de contrôle optimal corps-complet entre la dynamique centroïdale (sous-actionnée) et la dynamique du manipulateur (actionnement complet), correspondant à un réarrangement des équations déjà énoncées dans l'état de l'art. Nous décrivons en détail comment la descente alternée est une solution appropriée pour l'implémentation d'un solveur de locomotion efficace. Une telle division de la locomotion entre les composants: "corps-complet et centroïdale" oblige le solveur corps-complet à produire des trajectoires de moment angulaire efficaces. La deuxième contribution de cette thèse est l'introduction d'un cadre de contrôle optimal local, basé sur une méthode connue sous le nom de Programmation Dynamique Différentielle (DDP), qui traite implicitement les contraintes de contact du problème de locomotion. En définissant les contraintes de contact à l'intérieur de la dynamique du problème, nous sommes en mesure d'exploiter pleinement la capacité de résolution clairsemée du DDP et d'optimiser la solution sur un horizon. Nos efforts afin d'utiliser le DDP pour l'optimisation corps-complet contraint par contact ont abouti à un logiciel nommé "Crocoddyl". C'est un solveur basé sur python pour des problèmes à tirs multiples, sous l'égide de ce logiciel, nous implémentons notre problème de locomotion contraint aux contacts, ainsi que la résolution DDP correspondante. Une distinction entre la structure du problème d'optimisation et sa résolution est faite, et des allocations de mémoire efficaces sont utilisés afin d'accélérer la résolution du problème en python. Des efforts similaires ont été faits pour les tests unitaires du logiciel, ainsi que l'utilisation d'une API claire pour la description du problème. Une façon de gérer les contraintes entre les solveurs "centroïdale et corps-complet" est d'apprendre explicitement et de pré-coder la contrainte lors de la résolution du problème. Avec des valeurs cinématiques simples telles que le "Centre de masse du système avec une position du pied", une telle information peut être facilement transférée au solveur centroïdale au moyen de contraintes proxy. La troisième contribution de cette thèse s'intègre dans la problématique d'optimisation de la dynamique centroïdale. Nous apprenons la faisabilité de la solution du centre de masse de l'optimisation centroïdale, par rapport à la cinématique du corps-complet, au moyen d'une mesure d'occupation. La maximisation de cette mesure d'occupation garantit que le solveur du corps-complet dispose d'un grand espace de solutions à partir duquel il peut suivre les références centroïdales.