Ces dernières décennies, la recherche en robotique a gagné en importance grâce à la capacité des robots à effectuer des tâches dangereuses ou monotones pour les humains. La plupart des recherches dans ce domaine se sont concentrées sur la manipulation d'objets rigides qui conservent leur forme pendant le processus de manipulation. Cependant, il existe de nombreux objets qui subissent une déformation significative lors de leur manipulation. Ces objets sont appelés objets déformables (OD). Notre environnement contient divers types de OD, tels que les organes humains, les vêtements, les câbles, les feuilles métalliques et les légumes. Cette abondance de OD présente un énorme potentiel pour développer de nouvelles applications robotiques qui pourraient grandement améliorer notre vie quotidienne. Cependant, la manipulation de OD présente un nombre considérable de défis en raison de leur nature hautement complexe et dynamique. Le suivi de la forme implique de comprendre la forme courante des ODs à chaque instant. La commande de la forme concerne l'asservissement de la forme des OD vers une forme ou une trajectoire souhaitée.Au cours des dernières années, les chercheurs ont proposé plusieurs approches pour relever les défis de suivi et de commande de la forme des OD. Cependant, ces méthodes présentent des inconvénients importants, tels que la limitation à une seule forme de l'objet, la nécessité de connaître les paramètres mécaniques précis de l'objet, l'imprécision due à l'utilisation de nombreuses simplifications, le coût calculatoire et la lenteur qui ne permet pas un traitement en temps réel. De plus, ces méthodes sont sensibles aux bruits des capteurs et aux occultation.Dans cette thèse, nous présentons plusieurs nouvelles approches pour relever les défis liés au contrôle et au suivi des objets déformables (ODs). Nos approches proposées couvrent une large gamme de formes d'objets (linéaires, à coques minces, volumétriques) et utilisent à la fois des données issues de capteurs 2D et 3D en entrée. Tout d'abord, nous présentons deux solutions pour la gestion du suivi et du contrôle de la forme des objets à coque mince. Le suivi de forme est basé sur une vision monoculaire à large entraxe, en temps réel (jusqu'à 30 ips), laquelle est robuste contre les occultations et les coupures de vidéo, et laquelle est facile à utiliser. Notre approche de contrôle de la forme est basée sur un modèle géométrique appelé « As-rigid-as-possible » (ARAP), qui ne nécessite pas de connaissance préalable des caractéristiques mécaniques de l'objet. Elle est rapide et évite d'utiliser une jacobienne qui est vulnérable aux bruits provenant des données collectées sur une fenêtre temporelle durant laquelle les robots sont en mouvement. Nous introduisons ensuite une approche de suivi et de contrôle de la forme basée sur une vision 3D. Dans cette approche, nous formons une grille autour de l'objet et nous les contraignions à l'aide de contraintes géométriques. Nous suivons et contrôlons la grille au lieu de l'objet. Cela découple la complexité d'exécution de la complexité géométrique de l'objet, ce qui rend l'ensemble du processus de suivi et de contrôle beaucoup plus rapide sans nécessiter l'utilisation de matériel spécialisé. L'utilisation d'une grille rend également notre approche capable de généralisation à des objets de toute forme et géométrie, y compris les objets linéaires, à coque mince et volumétriques. Cette approche intègre ARAP, et ne nécessite donc pas de connaissance des propriétés mécaniques de l'objet. Nous validons l'efficacité de nos méthodes par le biais de diverses expériences en simulé et en réel avec différents objets.