Ce travail est une contribution au développement des Algorithmes Evolutionnaires Multi-objectif. La hausse remarquable d'intérêt pour ces méthodes récentes constatée depuis la dernière décénie s'explique notamment par leur capacité de trouver une (bonne) approximation de l'ensemble des compromis de Pareto en un seul essai de l'algorithme, à la différence des approches traditionnelles pour l'optimisation multi-critère, qui ne trouvent qu'une solution-compromis à la fois (d'autant que cette solution dépend fortement du choix subjectif de certains paramètres). En effet, lors de la résolution des problèmes réels d'optimisation multi-critère, et en particulier, des problèmes de conception, il est souvent préférable de prendre la décision finale à partir des informations les plus complètes possibles, même si cela nécessite un effort de calcul supplémentaire. Dans cette thèse, deux problèmes de l'industrie automobile sont étudiés. Le premier concerne l'optimisation paramétrique de la forme d'un pare-choc de voiture, un problème a 10 objectifs issus de 3 domaines mécaniques: crash, acoustique et statique. Le second problème qui se pose lors du calibrage du moteur diesel Common Rail (rampe commune) consiste à minimiser la consommation spécifique du carburant ainsi que le bruit de la combustion tout en respectant les normes européennes de fonctionnement en terme de nuisances à l'environnement. Une tendance remarquable des Algorithmes Evolutionnaires est que ces méthodes pénètrent" aujourd'hui dans de nombreux nouveaux domaines d'application malgré l'absence de bases théoriques (notamment, de preuves de convergence) aussi solides que celles qu'on peut trouver pour des approches alternatives. Inspirée par cette observation, la motivation principale de ce travail était de contribuer au développement des Algorithmes Evolutionnaires Multi-objectif de façon à rendre leur application aux problèmes réels la plus efficace possible. Ainsi, une contribution originale de cette thèse consiste à répondre à un manque criant dans ce domaine, le manque de critère d'arrêt plus fin qu'une simple borne sur le nombre d'itérations. Le critère d'arrêt proposé dans ce travail est destiné à optimiser le rapport entre la qualité des solutions et le coût de calcul: dans la pratique c'est ce compromis qui est le plus souvent recherché. De même, un nouvel opérateur de croisement basé sur la relation de la dominance de Pareto est proposé et nous montrons l'accélération de la progression vers la surface des compromis optimaux qu'il apporte.