Ces travaux de recherche portent sur la problématique de la mise en pratique de l'analyse de cycle de vie (ACV). La question principale est : comment faire une ACV plus rapide et plus facilement accessible pour la conception des produits ? Nous nous concentrons sur deux problématiques qui prolongent l'inventaire de Cycle de Vie (ICV) : • recherche des données manquantes : Comment ranger les données manquantes selon leur importance? Comment traiter l'intersection des aspects qualitatifs et les aspects quantitatifs des données manquantes? • Modélisation du cycle de vie : Comment réutiliser le cycle de vie existant pour un nouveau produit? Comment développer un modèle de référence? Pour la recherche des solutions nous avons utilisé l'approche "Case study" selon Robert Yin. Nos contributions font résultat de trois études de cas, dont la plus importante est l'ACV du High Impact Polypropylene (HIPP) recyclé. Nous avons publié les résultats de celle-ci dans la revue scientifique Journal of Cleaner Production. Suite aux études de cas nous proposons deux approches d'amélioration d'efficacité en ICV : nous proposons l'analyse de sensibilité préalable pour classifier les données manquantes selon leur impact sur les résultats d'ACV. L'approche combine les aspects quantitatifs avec les aspects quantitatifs en protégeant le respect des objectives d'étude. Nous appelons cette protection "LCA Poka-Yoké". La modélisation du cycle de vie peut être assistée grace à la méthode basée sur l'algorithme de King. Pour la continuation de la recherche nous proposons huit perspectives, dont six font l'objet d'intégration des nouvelles approches d'amélioration dans les concepts d'ACV basés sur la norme ISO 14025 ou dans le projet de la Commission Européenne PEF. / This work addresses the different issues that put a brake to using Lifecycle assessment (LCA) in product design by answering the main question of the research: How to make Lifecycle assessment faster and easier accessible for manufactured product design? In the LCA methodology we have identified two issues to deal with and their consecutive scientific locks : • Research of missing data : How to organize missing data? How to respect quantitative and qualitative dimensions? • Modeling of the lifecycle scenario : How to translate methodological choices into the lifecycle scenario model? How to transform the reference scenario into a new one? We have dealt with these issues using the scientific approach Case study according toRobert Yin. Our contributions are based on three case studies, between which the most important is study of High Impact Polypropylene recycling in the automotive industry. We have published it in the Journal of Cleaner Production. As result of our research we present two methods to improve efficiency of the LifecycleInventory Analysis (LCI) : To organize the missing data: Preliminary sensitivity analysis with LCA Poka-Yoke ; To help with scenario modeling: Method of workflows factorization, based on Reverse engineering. For further research we propose eight perspectives, mostly based on integration of our methods into Product Category Rules (PCR)-based platforms like EPD International or the European PEF.