Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’amélioration des performances numériques dela méthode Galerkin Discontinu en Domaine Temporel (GDDT), afin de valoriser son emploi industrielpour des problèmes de propagation d’ondes électromagnétiques. Pour ce faire, nous cherchons à réduire lenombre d’éléments des maillages utilisés en appliquant une stratégie de h-déraffinement/p-enrichissement.Dans un premier temps, nous montrons que si ce type de stratégie permet d’améliorer significativementl’efficacité numérique des résolutions dans un cadre conforme, son extension aux maillages non-conformespeut s’accompagner de contre-performances rédhibitoires limitant fortement leur intérêt pratique. Aprèsavoir identifié que ces dernières sont causées par le traitement des termes de flux non-conformes, nousproposons une méthode originale de condensation afin de retrouver des performances avantageuses. Cellecise base sur une redéfinition des flux non-conformes à partir d’un opérateur de reconstruction de traces,permettant de recréer une conformité d’espaces, et d’un produit scalaire condensé, assurant un calculapproché efficace. La stabilité et la consistance du schéma GDDT ainsi défini sont établies sous certainesconditions portant sur ces deux quantités. Dans un deuxième temps, nous détaillons la construction desopérateurs de trace et des produits scalaires associés. Nous proposons alors des flux condensés pourplusieurs configurations non-conformes, et validons numériquement la convergence du schéma GDDT résultant.Puis, nous cherchons à concevoir un algorithme de h-déraffinement/p-enrichissement automatisé,dans le but de générer des maillages hp minimisant les coûts de calcul du schéma. Ce processus est traduitsous la forme d’un problème d’optimisation combinatoire sous plusieurs contraintes de natures trèsdiverses. Nous présentons alors un algorithme de post-maillage basé sur un parcours efficace de l’arbrede recherche des configurations admissibles, associé à un processus de déraffinement hiérarchique. Enfin,nous mettons en œuvre la chaîne de calcul développée sur plusieurs cas-tests d’intérêt industriel, etévaluons son apport en termes de performances numériques. / This thesis is devoted to improving the numerical efficiency of the Discontinuous Galerkinin Time Domain (DGDT) method, in order to enhance its suitability for industrial use. One can noticethat, in an hp-conforming context, increasing correlatively the approximation order and the mesh sizeis a powerful strategy to reduce numerical costs. However, in complex geometries, the mesh can beconstrainted by the presence of small-scale inner elements, leading to hp-nonconforming configurationswith hanging nodes. The first issue we are dealing with is related to the nonconforming fluxes involvedin these configurations, whose high computational costs can deter the use of hp-coarsening strategies.In order to recover a satisfactory performance level, an original flux-lumping technique is set up. Thistechnique relies on recasting hybrid fluxes into conforming ones, and is performed by introducing twoingredients : a reconstruction operator designed to map traces from each side of a nonconforming interfaceinto the same functional space, and a lumped scalar product granting efficient integral computations.The resulting DGTD scheme is then proved to be stable and consistent, under some assumptions on thelatter two elements. Subsequently, we develop a lumped flux construction routine, and show numericalconvergence results on basic hybrid configurations. In a second part, we implement an automated strategyaiming at generating efficient hp-nonconforming meshes, well-suited to the previous DGDT scheme. To doso, a post-meshing process is formalized into a constrained optimization problem. We then put forward aheuristic hp-coarsening algorithm, based on a hierarchical coarsening approach coupled with an efficientsearch over the feasible configuration tree. Lastly, we present several numerical examples related toelectromagnetic wave propagation problems, and evaluate computational cost improvements.