Cette thèse s'intéresse à l'adaptation des lois de pilotage d'un avion de transport civil aux différentes incertitudes qui peuvent affecter sa dynamique. Le procédé de pilotage adaptatif est censé fonctionner en temps réel à bord de l'avion afin d'optimiser la performance boucle fermée en fonction des conditions dans lesquelles il évolue. Les incertitudes peuvent être liées à la méconnaissance des conditions de vol (par exemple la vitesse et l'altitude), à des non-linéarités aérodynamiques inconnues ou encore à la méconnaissance du pilote aux commandes. Les procédés adaptatifs qui répondent à ces problèmes se doivent d'être performants sur l'ensemble du domaine opérationnel de l'avion en présence de perturbations réalistes. D'autres contraintes spécifiques peuvent être ajoutées en fonction du contexte (par exemple des charges limites, la stabilité aéroélastique, etc.). Plusieurs méthodes adaptatives sont testées afin d'adapter le système aux larges incertitudes qui le composent. Elles associent en général un estimateur en ligne (aussi appelé loi de mise-à-jour) à une loi de commande structurée. La synthèse de ces deux éléments peut être réalisée simultanément pour les méthodes adaptatives dites " directes ", comme par exemple le Model Reference Adaptative Control qui utilise la stabilité au sens de Lyapounov. Mais cette synthèse peut aussi être découplée pour les méthodes adaptatives dites "indirectes", ce qui offre un large choix de techniques pour chaque élément (comme les Moindres Carrés pour l'estimation de paramètres physiques incertains et la synthèse sous forme LFR pour le correcteur). Le choix de la méthode dépend fortement du contexte applicatif et des nombreuses contraintes associées. Trois applications sont au cœur de ce mémoire. Elles traitent de l'ajustement de lois de guidage à un modèle pilote inconnu, du contrôle longitudinal de non-linéarités de l'avion, et de la mise au point de lois longitudinale et latérale de pilotage manuel qui s'adaptent à des conditions de vol inconnues. Des méthodes avancées d'analyse linéaire et non-linéaire (dérivées de la µ-analyse et d'algorithmes d'optimisation) sont aussi mises en place pour valider ces systèmes sophistiqués adaptatifs en temps réel. D'une façon générale, les méthodes adaptatives indirectes ont donné le plus de satisfaction. Leur performance est aussi bonne que celle des méthodes directes, mais le fait qu'elles estiment en ligne des paramètres physiques facilite la surveillance temps réel du procédé adaptatif et sa validation.