Cette thèse présente des méthodes pour l'identification, l'analyse et la commande des systèmes linéaires périodiques (LTP) à temps continu, à l'aide de la modélisation harmonique. Par exemple, les systèmes linéarisés autour de trajectoires périodiques peuvent être décrits par des modèles LTP. Cependant, des difficultés sont posées par leur dépendance au temps, par opposition avec les systèmes linéaires invariants dans le temps (LTI). Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'identification pour les systèmes LTP à temps continu qui surmonte les limitations des techniques existantes. Dans le domaine harmonique, le système est représenté par un modèle harmonique invariant dans le temps, doté d'une structure de Toeplitz. Bien que ce modèle soit théoriquement de dimension infinie, la méthode exploite la redondance de la dérivée d'état harmonique pour ramener le problème d'identification de dimension infinie à un problème de moindres carrés de dimension finie. Les problèmes de contrôle robuste périodique (LQR, H_2 et H_{infini}) peuvent être formulés comme des Inégalités Matricielles Différentielles Linéaires Périodiques (PDLMIs). Ces problèmes peuvent aussi être résolus dans le domaine harmonique en reformulant ces PDLMIs en Inégalités Matricielles Linéaires par Blocs de Toeplitz (TBLMIs) équivalentes. Cette formulation permet de contourner les difficultés numériques liées aux PDLMIs et de profiter d'un cadre LTI, mais les TBLMIs sont de dimension infinie. Pour résoudre ces TBLMIs, un opérateur de troncature assurant la convergence de l'approximation vers la solution du problème de dimension infinie est introduit. Le gain harmonique optimal peut ensuite être reconverti en un gain périodique pour une implémentation dans le domaine temporel. Nous étayons nos contributions théoriques par une série d'exemples illustratifs qui démontrent l'efficacité de notre approche.