Le traitement des eaux usées à grande échelle requiert des stratégies de commande efficaces et fiables afin de garantir le respect des normes réglementaires, la protection de l’environnement et l’optimisation énergétique. Parmi les différents procédés biologiques, la nitrification occupe une place centrale, en particulier dans les systèmes de biofiltration utilisés dans la station Seine aval. Le système d’aération, représentant la principale source de consommation énergétique, doit être finement ajusté pour assurer l’élimination de l’ammonium tout en limitant les coûts d’exploitation. L’objectif de cette thèse est de développer et de mettre en œuvre des stratégies avancées de modélisation, d’estimation et de commande adaptées à la dynamique non linéaire du procédé de biofiltration. Une attention particulière est portée aux modèles à paramètres variant dans le temps (LPV) capables de représenter le comportement fortement non linéaire et variable du procédé de nitrification. Dans la première partie de ce travail, une méthodologie originale d’estimation paramétrique, fondée sur la méthode des Moments Partiels Réinitialisés (RPM), est développée. Contrairement aux approches locales, qui identifient séparément des modèles linéaires autour de différents points de fonctionnement, cette approche globale permet de représenter de manière unifiée l’ensemble du domaine opératoire du procédé de nitrification. La seconde partie de ce travail est consacrée à l’optimisation de la commande de l’aération dans les biofiltres à l’aide du simulateur SimBio. Les commandes de régulation existantes sont analysées puis améliorées au moyen d’un réglage affiné des paramètres et de nouvelles configurations intégrant à la fois l’anticipation et la correction. De plus, des stratégies de commande avancées, telles que les régulateurs RST et les modèles flous de type Takagi–Sugeno, sont explorées comme perspectives, afin d’accroître la robustesse et l’efficacité du procédé au-delà des limites de la loi actuelle. Les méthodes développées, appliquées aux données d’exploitation de la station Seine aval, ont permis de réduire la consommation énergétique tout en maintenant une efficacité élevée d’élimination de l’ammonium. Ces contributions, bien qu’ancrées dans le cadre de la biofiltration, présentent un intérêt plus large pour l’optimisation de procédés environnementaux complexes et fortement non linéaires.