La solution numérique des systèmes dynamiques est un moyen efficace pour étudier des phénomènes physiques complexes. Cependant, dans un cadre à grande échelle, la dimension du système rend les calculs infaisables en raison des limites de mémoire et de temps, ainsi que le mauvais conditionnement. La solution de ce problème est la réduction de modèles. Cette thèse porte sur les méthodes de projection pour construire efficacement des modèles d'ordre inférieur à partir des systèmes linéaires dynamiques de grande taille. En particulier, nous nous intéressons à la projection sur la réunion de plusieurs sous-espaces de Krylov standard qui conduit à une classe de modèles d'ordre réduit. Cette méthode est connue par l'interpolation rationnelle. En se basant sur ce cadre théorique qui relie la projection de Krylov à l'interpolation rationnelle, quatre algorithmes de type Lanczos rationnel pour la réduction de modèles sont proposés. Dans un premier temps, nous avons introduit une méthode adaptative de type Lanczos rationnel par block pour réduire l'ordre des systèmes linéaires dynamiques de grande taille, cette méthode est basée sur l'algorithme de Lanczos rationnel par block et une méthode adaptative pour choisir les points d'interpolation. Une généralisation de ce premier algorithme est également donnée, où différentes multiplicités sont considérées pour chaque point d'interpolation. Ensuite, nous avons proposé une autre extension de la méthode du sous-espace de Krylov standard pour les systèmes à plusieurs-entrées plusieurs-sorties, qui est le sous-espace de Krylov global. Nous avons obtenu des équations qui décrivent cette procédure. Finalement, nous avons proposé une méthode de Lanczos étendu par block et nous avons établi de nouvelles propriétés algébriques pour cet algorithme. L'efficacité et la précision de tous les algorithmes proposés, appliqués sur des problèmes de réduction de modèles, sont testées dans plusieurs exemples numériques.