Dans cette thèse, nous étudions des approches basées sur la programmation DC (Difference of Convex functions) et DCA (DC Algorithm) pour la programmation mathématique avec des contraintes d'équilibre, notée MPEC (Mathematical Programming with Equilibrum Constraints en anglais). Etant un sujet classique et difficile de la programmation mathématique et de la recherche opérationnelle, et de par ses diverses applications importantes, MPEC a attiré l'attention de nombreux chercheurs depuis plusieurs années. La thèse se compose de quatre chapitres principaux. Le chapitre 2 étudie une classe de programmes mathématiques avec des contraintes de complémentarité linéaire. En utilisant quatre fonctions de pénalité, nous reformulons le problème considéré comme des problèmes DC standard, i.e minimisation d'une fonction DC sous les contraintes convexes. Nous développons ensuite des algorithmes appropriés basés sur DCA pour résoudre les problèmes DC résultants. Deux d'entre eux sont reformulés encore sous la forme des problèmes DC généraux (i.e. minimisation d'une fonction DC sous des contraintes DC) pour que les sous-problèmes convexes dans DCA soient plus faciles à résoudre. Après la conception de DCA pour le problème considéré, nous développons ces schémas DCA pour deux cas particuliers: la programmation quadratique avec des contraintes de complémentarité linéaire, et le problème de complémentarité aux valeurs propres. Le chapitre 3 aborde une classe de programmes mathématiques avec des contraintes d'inégalité variationnelle. Nous utilisons une technique de pénalisation pour reformuler le problème considéré comme un programme DC. Une variante de DCA et sa version accélérée sont proposées pour résoudre ce programme DC. Comme application, nous résolvons le problème de détermination du prix de péages dans un réseau de transport avec des demandes fixes (" the second-best toll pricing problem with fixed demands" en anglais). Le chapitre 4 se concentre sur une classe de problèmes d'optimisation à deux niveaux avec des variables binaires dans le niveau supérieur. En utilisant une fonction de pénalité exacte, nous reformulons le problème considéré comme un programme DC standard pour lequel nous développons un algorithme efficace basé sur DCA. Nous appliquons l'algorithme proposé pour résoudre le problème d'interdiction de flot maximum dans un réseau ("maximum flow network interdiction problem" en anglais). Dans le chapitre 5, nous nous intéressons au problème de conception de réseau d'équilibre continu ("continuous equilibrium network design problem" en anglais). Il est modélisé sous forme d'un programme mathématique avec des contraintes de complémentarité, brièvement nommé MPCC (Mathematical Program with Complementarity Constraints en anglais). Nous reformulons ce problème MPCC comme un programme DC général et proposons un schéma DCA approprié pour le problème résultant / In this dissertation, we investigate approaches based on DC (Difference of Convex functions) programming and DCA (DC Algorithm) for mathematical programs with equilibrium constraints. Being a classical and challenging topic of nonconvex optimization, and because of its many important applications, mathematical programming with equilibrium constraints has attracted the attention of many researchers since many years. The dissertation consists of four main chapters. Chapter 2 studies a class of mathematical programs with linear complementarity constraints. By using four penalty functions, we reformulate the considered problem as standard DC programs, i.e. minimizing a DC function on a convex set. The appropriate DCA schemes are developed to solve these four DC programs. Two among them are reformulated again as general DC programs (i.e. minimizing a DC function under DC constraints) in order that the convex subproblems in DCA are easier to solve. After designing DCA for the considered problem, we show how to develop these DCA schemes for solving the quadratic problem with linear complementarity constraints and the asymmetric eigenvalue complementarity problem. Chapter 3 addresses a class of mathematical programs with variational inequality constraints. We use a penalty technique to recast the considered problem as a DC program. A variant of DCA and its accelerated version are proposed to solve this DC program. As an application, we tackle the second-best toll pricing problem with fixed demands. Chapter 4 focuses on a class of bilevel optimization problems with binary upper level variables. By using an exact penalty function, we express the bilevel problem as a standard DC program for which an efficient DCA scheme is developed. We apply the proposed algorithm to solve a maximum flow network interdiction problem. In chapter 5, we are interested in the continuous equilibrium network design problem. It was formulated as a Mathematical Program with Complementarity Constraints (MPCC). We reformulate this MPCC problem as a general DC program and then propose a suitable DCA scheme for the resulting problem