Le contrôle efficace de systèmes physiques complexes fait appel à des aspects de robustesse, de réduction de modèle, d'observation et de commande. Dans cet exposé, nous détaillons certains de ces aspects avec le souci constant de ne s'appuyer que sur une quantité d'information limitée sur le système physique considéré. Une stratégie d'identification stochastique, faisant appel à des résultats mathématiques d'estimation creuse, est tout d'abord présentée, permettant une modélisation des paramètres aléatoires du système et de quantifier fidèlement les incertitudes associées à certaines quantités d'intérêt. Nous présentons ensuite un observateur d'écoulement fluide compatible avec une implémentation expérimentale. La méthode repose sur une stratégie en ligne / hors ligne. Une base de représentation du champ à observer est apprise hors ligne en utilisant la connaissance de l'écoulement (PIV, simulations, etc.) d'une part et l'information donnée par *quelques* capteurs montés en paroi d'autre part. Cet apprentissage fait appel à des techniques de promotion de la parcimonie. En ligne, l'estimation du champ est assurée par reconstruction creuse à partir de la seule information des capteurs en paroi. Enfin, un contrôleur est synthétisé à partir d'une formulation de contrôle optimal. La parcimonie de l'approximation de sa surface de réponse dans l'espace des phases permet, là encore, une synthèse efficace.