Locomotion anthropomorphe est un processus complexe qui met en jeu un très grand nombre de degrés de liberté, le corps humain disposant de plus de trois cents articulations contre une trentaine chez les robots humanoïdes. Pris dans leur ensemble, ces degrés de liberté montrent une certaine cohérence rendant possible la mise en mouvement du système anthropomorphe et le maintien de son équilibre, dans le but d'éviter la chute. Cette thèse met en lumière les fondements calculatoires à l'origine de cette orchestration. Elle introduit un cadre mathématique unifié permettant à la fois l'étude de la locomotion humaine, et la génération de trajectoires locomotrices pour les robots humanoïdes. Ce cadre consiste en une réduction de la dynamique corps-complet du système pour ne considérer que sa projection autour du centre de gravité, aussi appelée dynamique centroïdale. Bien que réduite, nous montrons que cette dynamique centroïdale joue un rôle central dans la compréhension et la formation des mouvements locomoteurs. Pour ce faire, nous établissons dans un premier temps les conditions d'observabilité de cette dynamique, c'est-à-dire que nous montrons dans quelle mesure cette donnée peut être appréhendée à partir des capteurs couramment employés en biomécanique et en robotique. Forts de ces conditions d'observabilité, nous proposons un estimateur capable de reconstruire la position non-biaisée du centre de gravité. A partir de cet estimateur et de l'acquisition de mouvements de marche sur divers sujets, nous mettons en évidence la présence d'un motif cycloïdal du centre de gravité dans le plan sagittal lorsque l'humain marche de manière nominale, c'est-à-dire sans y penser. La présence de ce motif suggère l'existence d'une synergie motrice jusqu'alors ignorée, soutenant la théorie d'une coordination générale des mouvements pendant la locomotion. La dernière contribution de cette thèse porte sur la locomotion multi-contacts. Les humains ont une agilité remarquable pour effectuer des mouvements locomoteurs qui nécessitent l'utilisation conjointe des bras et des jambes, comme lors de l'ascension d'une paroi rocheuse. Comment doter les robots humanoïdes de telles capacités ? La difficulté n'est certainement pas technologique, puisque les robots actuels sont capables de développer des puissances mécaniques suffisantes. Leurs performances, évaluées tant en termes de qualité des mouvements que de temps de calcul, restent très limitées. Dans cette thèse, nous abordons le problème de génération de trajectoires multi-contacts sous la forme d'un problème de commande optimale. L'intérêt de cette formulation est de partir du modèle réduit de la dynamique centroïdale tout en répondant aux contraintes d'équilibre. L'idée originale consiste à maximiser la vraisemblance de cette dynamique réduite vis-à-vis de la dynamique corps-complet. Elle repose sur l'apprentissage d'une mesure d'occupation qui reflète les capacités cinématiques et dynamiques du robot. Elle est effective : l'algorithmique qui en découle est compatible avec des applications temps réel. L'approche a été évaluée avec succès sur le robot humanoïde HRP-2, sur plusieurs modes de locomotions, démontrant ainsi sa polyvalence.