La planification temporelle constitue conceptuellement une partie du raisonnement temporelle et il appartient au domaine de recherche de l'intelligence artificielle. La planification temporelle peut être considérée comme une extension de la planification classique par les aspects temporels de l'action. La planification temporelle est généralement complété par des préférences ou des types différents decontraintes imposées à l'exécution des actiones. Il existe de nombreuses approches à ce problème. D'une part, il existe différents paradigmes pour la planification temporelle, par example: la planification par un recherche d'une solution optimale dans des graphes de planification (STRIPS), la planification via la satisfiabilité ou la planification pardes processus de Markov. Ces approches sont mutuellement incompatibles. D'autre part, la planification temporelle exige une sujet-spécification – comme il est défini d'une manière méthodologique. Selon cette situation, cette thèse vise à proposer une analyse approfondi de la planification avec des contraintes floues qui contient quelques remèdes à ces difficultés. À savoir, deux approches à la représentation et la modélisation de ces questions sont mises.Dans la première (chapitre 2, chapitre 3) - les relations floues d'Allen en tant que contraintes temporelles floues sont représentés par des normes de convolutions dans un espace de Banach des fonctions intégrables de Lebesgue. Cela nous permet de nous immergerles relations d'Allen dans les contextes computationnels de la planification temporelle (basée sur STRIPS et sur la procedure de Davis-Putnam) et d'élucider leur nature quantitative. Cette approche est développée dans un contexte des problèmes par systèmes multi-agents comme un sujet de cette approche. Dans les chapitres 4 et 5 les contraintes temporelles floues avec flou – introduit par préférences - sont représentées en termes logiques de la logique préférentielle de Halpern-Shoham. Cela nous permet d'adopter ces resultats dans une construction du contrôleur du plan. Cette approche est développée dans un contexte du problème du voyageur de commerce. Enfin, une tentative de réconcilier ces deux lignes de représentation des contraintes temporelles floues a été proposée dans le dernier chapitre. / Temporal planning forms conceptually a part of temporal reasoning and it belongs to research area of Artificial Intelligence and it may be seen as an extension of classical planning by temporal aspects of acting. Temporal planing is usually complemented by considering preferences or different types of temporal constraints imposed on execution of actions. There exist many approaches to this issue. One one hand, there are different paradigms to temporal planning, such as: planning via search in graphs (STRIPS), planning via satisfiability or planning in terms of Markov processes. These approaches are mutually incompatible. In addition, temporal planning requires a subject-specification as it is rather defined in a methodological way. On the other hand, temporal constraints are represented and modeled in different ways dependently on their quantitative or qualitative nature. In particular, Allen’s relations between temporal intervals – an important class of temporal constraints – do not have any quantitative aspects and cannot be considered in computational contexts. According to this situation, this PhD-thesis is aimed at the proposing a depth-analysis of temporal planning with fuzzy constraints which contains some remedies on these difficulties. Namely, two approaches to the representation and modeling of these issues are put forward. In the first one (chapter 2, chapter 3) – fuzzy Allen’s relations as fuzzy temporal constraints are represented by norms of convolutions in a Banach space of Lebesgue integrable functions. It allows us immerse Allen’s relations in the computational contexts of temporal planning (based on STRIPS and on DavisPutnam procedure) and to elucidate their quantitative nature. This approach is developed in a context of Multi-Agent Problem as a subject basis of this approach. In the second one (chapter 4, chapter 5) – fuzzy temporal constrains with fuzziness introduced by preferences are represented in a logical terms of Preferential Halpern-Shoham Logic. It allows us to adopt these result in a construction of the plan controller. This approach is developed in a context of Temporal Traveling Salesman Problem as a subject basis of this approach. Finally, an attempt to reconcile these two lines of representation of fuzzy temporal constraints was also proposed.