La conception de procédé agroalimentaire est une activité complexe, caractérisée par la grande diversité des produits et des procédés étudiés, ainsi que par la disparité des contextes de production (artisanale ou industrielle). La conception de systèmes de transformation alimentaire adaptés est animée par d'importants enjeux humains, sanitaires, économiques, environnementaux et même culturels. Dans le cas des Pays du Sud, l'explosion démographique et l'urbanisation croissante impliquent de développer un système de production industriel capable de valoriser des produits issus de savoir-faire traditionnels, tout en répondant à des contraintes de coût et de productivité.Pour prévenir toute perte de temps causée par des analyses de type « essai-erreur », et afin d'éviter des coûts de développement superflus, il existe des outils spécifiques à l'analyse décisionnelle multicritères (MCDA) pouvant être déployé dès les phases préliminaires de la conception. En particulier, il est possible d'analyser le potentiel et les limites technologiques d'un concept défini dans un contexte donné, par l'analyse de l'ensemble de solutions les plus performantes, dites Pareto-optimales. Ces solutions se distinguent par les valeurs de leurs variables de conception, qui sont autant de degrés de liberté pour le dimensionnement du concept (géométrie, matériaux, conditions opératoires).Notre cas d'étude concerne l'évaluation d'un concept de fumage à chaud à plaques radiantes, pour la production de poisson fumé, traditionnellement consommé en Afrique Centrale et de l'Ouest. En effet, avant de prétendre à la diffusion de cette technologie déjà brevetée, il faut s'assurer que le procédé puisse satisfaire des objectifs de production et de performances énergétiques, tout en maintenant une qualité du produit satisfaisante. Ainsi, un outil d'optimisation multiobjectif spécifique a été développé en se basant sur la modélisation du comportement du procédé. Une première étude expérimentale a permis de construire un modèle de séchage du poisson dans des conditions d'air variables (température, vitesse et humidité), qui représente à la fois les flux d'évaporation et les flux liés aux écoulements gravitaires de graisses et d'eau. Dans un second temps, un outil de simulation existant a été amélioré afin de représenter des phénomènes ayant un impact significatif sur les performances du procédé, tels que l'aéraulique des fumées, le recyclage de l'air et la régulation thermique. Ainsi, un modèle d'observation a été établi. Il permet de prédire le comportement de différentes solutions possibles, définies par huit variables de conception, et d'évaluer leurs performances sur la base de six variables d'observation.Dans un dernier volet, la formalisation des préférences et de la connaissance experte du procédé permet d'interpréter les performances en termes de désirabilités (satisfaction), qui sont agrégées en un indice de satisfaction global (fonction objectif) par un principe de précaution. Un algorithme génétique permet alors de trouver une solution optimale qui maximise cette fonction objectif, en explorant l'espace des solutions possibles de manière combinatoire. Cette démarche de conception a été fructueuse car elle a permis de proposer un dimensionnement permettant d'obtenir des performances très satisfaisantes. Il a aussi été possible de proposer des améliorations ciblées pour redéfinir le concept actuel du fumoir à plaques. Par ailleurs, il est à noter que le modèle de comportement peut facilement être réadapté pour d'autre type de produits. Dans la perspective d'étendre l'utilisation de cette démarche à d'autres cas d'étude, un effort devra être mené pour la collecte de données fonctionnelles issues de l'expertise. / Food process design is a complex activity, given the wide diversity of existing product and processes, and the plurality of production contexts. Designer must meet the requirements derived from the critical stakes from human, sanitarian, economic, environmental and cultural point of views. In southern countries, the rapid growth of population drives the need of more industrial processes able to valorize traditional products.The savings of development time and extra-expenses are mainly determined by the quality of design choices from the early stage of the designing process, called embodiment design. Multiple criteria decision analysis (MCDA) techniques are used in this purpose, which enable to evaluate and criticize any technological concept. In a specific context, it is possible to generate the Pareto-set of a concept, which is composed of the most efficient possible alternatives. Indeed, every design alternative is defined by some design (or decision) variables which are the degree of freedom for the dimensioning of the system considered. Our case study focuses on a technological innovation to perform hot-smoking using radiant plates (for sanitarian purpose). It is aimed to be developed for the production of traditional hot-smoked catfish widely consumed in West and Central Africa. This is a multicriteria design problem since many objectives have to be satisfied, and concern the product quality, production and energetic performances.In a first work, the mass reduction of catfish dried in hot air conditions was modeled from empirical measurements. In particular, this model takes into account the influence of the drying air conditions (Temperature, Velocity and Relative Humidity) on the calculation of the mass fluxes of evaporation and drips. After that, a global simulation model of the radiant plate hot-smoking process was developed from a previous work. Some key phenomena were described (pressure losses, air recycling, thermal regulation) as they could strongly impact the process performances. The resulting observation model allows predicting the performances of any design alternative defined by a set of 8 design variables.In a final work, expert knowledge and preference were mathematically introduced in a multiobjective optimization tool, meaning some desirability functions. Therefore, every performance variable is converted into desirability indices (traducing the level of satisfaction) and then aggregated into a single global desirability index (thus defining a global objective function). The optimal design of the concept is found using a genetic algorithm.This multiobjective optimization method enabled to find very satisfactory design solution for the radiant plate hot smoking process. More to the point, the analysis of a wide range of Pareto-optimal solutions enabled to better understand what were the strengths and weaknesses, so it was possible to suggest some targeted improvement to the current radiant plate smoking technology. Also, it is noticeable that the current simulation model can be easily adapted to other products. For the purpose of a generalization of the use of such multiobjective methods for the design of food processes, it has been pointed out that efforts should be made to gather expert criteria other relevant functional data.